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由于基于反向传播（back propagation，BP）的神经网络模型自身固有的缺点，其电力负荷预测结果不理想，而径向基函数（radial basis function，RBF）神经网络模型具有全局逼近的性质，不存在局部最小问题，为此，针对中长期电力负荷预测，给出了RBF的预测原理，推导权值的更新方式，并和BP方法结果进行对比分析，结果证明基于RBF神经网络模型的方法收敛速度快、预报精度高、误差小。