【摘 要】
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针对BP（Back Propagation）神经网络的适应性较差的问题，提出了自适应神经网络的模型，并将其应用到短期负荷预测中。在神经网络进行数据训练时，对于大量的训练数据，提出采用动态自适
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针对BP（Back Propagation）神经网络的适应性较差的问题，提出了自适应神经网络的模型，并将其应用到短期负荷预测中。在神经网络进行数据训练时，对于大量的训练数据，提出采用动态自适应的方式进行处理。分析了实时气象因素对短期负荷的影响，以人体舒适度作为气象因子的处理模型。采用杭州地区数据对提出的模型进行验证，与BP模型预测的结果对比，具有更快的预测速度、更高的预测精度。所构建的预测模型具有很好的适应性，并充分考虑了气象因素、日期类型，预测结果表明所提出的预测方法是有效且实用的。
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