【摘 要】
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针对小波分解预测方法中高频随机序列预测精度低的问题，采用一种自行开发的小波神经网络工具箱进行预测，该方法既有小波函数信号特征提取能力，又有BP神经网络工具箱快速、方便、
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针对小波分解预测方法中高频随机序列预测精度低的问题，采用一种自行开发的小波神经网络工具箱进行预测，该方法既有小波函数信号特征提取能力，又有BP神经网络工具箱快速、方便、鲁棒性强等特点，同时给出了神经网络初始化方法。该方法的显著特点是简捷、快速、实用性强，可以克服非平稳信号预测及大批量数据的训I练问题，对推广小波神经网络的应用具有重要意义。对短期电力负荷预测的仿真实验结果表明，该方法绝对平均精度达到l％以上，并具有较高的预测效率。
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