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分析了BP神经网络的特点,从学习速率的角度讨论了BP算法的改进方法,并用加州负荷数据进行24 h负荷预测及算例分析.仿真结果表明,改进BP神经网络算法预测的平均误差比常规算法降低了0.445%,并且克服了当接近最优解时易产生波动和振荡现象的问题,训练速度也有所提高.
基于改进BP神经网络算法的短期负荷预测
【摘 要】
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分析了BP神经网络的特点,从学习速率的角度讨论了BP算法的改进方法,并用加州负荷数据进行24 h负荷预测及算例分析.仿真结果表明,改进BP神经网络算法预测的平均误差比常规算法
【机 构】
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上海电力学院电力与自动化工程学院
【出 处】
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上海电力学院学报
【发表日期】
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2012年04期
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