【摘 要】
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为了更好地反映各种相关因素对负荷的影响,采用人工神经网络进行中长期负荷预测。基于人工神经网络原理,设计了一个由输入层、隐含层和输出层组成的三层BP网络模型,利用神经网络高度非线性建模能力,选取国内生产总值、重工业生产总值、轻工业生产总值、农业生产总值、第一产业、第二产业和第三产业等七个因素作为神经网络的输入变量。采用排除法对这些输入变量进行优化选择,并对预测精度的影响进行了探讨。仿真结果证明利用排
【基金项目】
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西安文理学院专项科研基金资助申请项目（自然科学）项目（KY200530）
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为了更好地反映各种相关因素对负荷的影响,采用人工神经网络进行中长期负荷预测。基于人工神经网络原理,设计了一个由输入层、隐含层和输出层组成的三层BP网络模型,利用神经网络高度非线性建模能力,选取国内生产总值、重工业生产总值、轻工业生产总值、农业生产总值、第一产业、第二产业和第三产业等七个因素作为神经网络的输入变量。采用排除法对这些输入变量进行优化选择,并对预测精度的影响进行了探讨。仿真结果证明利用排除法后预测精度明显提高,故提出的方法是可行和有效的。
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