Ada—BP神经网络改进算法在电力负荷预测中的应用研究

作者：何达; 吴明负荷预测神经网络电力负荷泛化能力

摘要：针对目前电力负荷预测算法精度不高的现状，提出使用Ada—BP神经网络改进算法作为负荷预测的新方法。通过对同一个训练集训练不同的弱学习器，然后将这些弱学习器集合起来，构成一个强学习器，从而提高算法的泛化能力以及预测精度。将此算法应用于某区域实际电网，结果表明该改进算法满足当前区域电网对负荷预测精度的要求，比常用算法表现出更好的泛化能力，具有一定的实际应用价值。

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