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为提高负荷预测精度,更好地反映负荷的动态特性,提出了一种基于Elman神经网络的预测方法。先对负荷样本进行数据预处理,消除伪数据,然后把不同日各时刻的负荷序列作为样本,对未来时刻的负荷进行短期预测。预测实例表明,基于Elman神经网络的预测方法比基于BP神经网络的预测方法具有更好的预测效果。
Elman神经网络在农网短期负荷预测中的应用
【摘 要】
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为提高负荷预测精度,更好地反映负荷的动态特性,提出了一种基于Elman神经网络的预测方法。先对负荷样本进行数据预处理,消除伪数据,然后把不同日各时刻的负荷序列作为样本,对
【机 构】
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广西工学院电子信息与控制工程系,广西大学电气工程学院,昆明学院自动控制与机械工程系
【出 处】
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安徽农业科学
【发表日期】
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2011年4期
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