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通过对电力负荷变化规律和影响因素的分析,可知基于BP神经网络理论预测电力负荷时,如果输入空间严重自相关及网络维数较高,则会降低BP神经网络的预测精度.为了有效提高电力负荷的预测精度,提出利用主成分分析（PCA）方法对原输入空间进行重构,并根据各主成分的贡献率来确定网络的结构,可以有效解决BP网络预测精度下降的问题.