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针对标准反向传播（back propagation，BP）神经网络负荷预测精度不高的缺点，提出利用贝叶斯正则化算法来改善模型的泛化能力，根据河源电网负荷容易受天气影响等特点，给出一种分层的贝叶斯神经网络预测模型，预测结果表明，新的模型具有更好的泛化能力，应用效果良好，提高了负荷预测准确率。
基于贝叶斯神经网络的短期负荷预测应用研究
【摘 要】
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针对标准反向传播（back propagation，BP）神经网络负荷预测精度不高的缺点，提出利用贝叶斯正则化算法来改善模型的泛化能力，根据河源电网负荷容易受天气影响等特点，给出一种分层的贝
【机 构】
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广东电网公司河源供电局,广东工业大学自动化学院
【出 处】
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广东电力
【发表日期】
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2012年11期
【基金项目】
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基金项目：广东省自然科学基金资助项目（10151009001000045）,南方电网公司2011年科技项目（YX-GD-296）
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