电子技术
電子技術
전자기술
ELECTRONIC TECHNOLOGY
2010年
5期
39-41
,共3页
BP神经网络%小波理论%小波神经网络%负荷预测
BP神經網絡%小波理論%小波神經網絡%負荷預測
BP신경망락%소파이론%소파신경망락%부하예측
通过对小波神经网络和BP神经网络的结构和算法进行理论分析,并对实际电力负荷预测算例进行对比研究,结论证明小波神经网络本身适合对波动性的信号进行预测,而且在神经网络节点数目相同的情况下,小波神经网络比BP神经网络具有更高的预测精度,因此采用小波神经网络有利于减少隐节点数日.
通過對小波神經網絡和BP神經網絡的結構和算法進行理論分析,併對實際電力負荷預測算例進行對比研究,結論證明小波神經網絡本身適閤對波動性的信號進行預測,而且在神經網絡節點數目相同的情況下,小波神經網絡比BP神經網絡具有更高的預測精度,因此採用小波神經網絡有利于減少隱節點數日.
통과대소파신경망락화BP신경망락적결구화산법진행이론분석,병대실제전력부하예측산례진행대비연구,결론증명소파신경망락본신괄합대파동성적신호진행예측,이차재신경망락절점수목상동적정황하,소파신경망락비BP신경망락구유경고적예측정도,인차채용소파신경망락유리우감소은절점수일.
