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针对短期电力负荷预测问题,利用MATLAB软件建立日最高温度、日最低温度、日平均温度和平均湿度等气象因素对电力负荷的回归预测模型,具体对比给出BP神经网络与NARX神经网络两种回归预测结果,并通过对隐含层网络参数的调试对BP神经网络进行了适当的改进.
基于神经网络的短期电力负荷预测及其MATLAB实现
【摘 要】
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针对短期电力负荷预测问题,利用MATLAB软件建立日最高温度、日最低温度、日平均温度和平均湿度等气象因素对电力负荷的回归预测模型,具体对比给出BP神经网络与NARX神经网络两
【机 构】
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安徽财经大学金融学院,安徽财经大学统计与应用数学学院
【出 处】
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太原师范学院学报(自然科学版)
【发表日期】
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2016年03期
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