电工技术
電工技術
전공기술
ELECTRIC ENGINEERING
2001年
7期
16-17
,共2页
神经网络%负荷预测%BP算法%数据归一化
神經網絡%負荷預測%BP算法%數據歸一化
신경망락%부하예측%BP산법%수거귀일화
基于人工神经网络原理,充分利用神经网络高度非线性特性,通过对样本数据进行了数据归一化处理和初始权值的选取,对经典BP算法进行了改进,以提高学习速度.仿真结果表明,使用BP网络的预测模型具有一定的精度,进行短期负荷预测是切实可行和有效的.
基于人工神經網絡原理,充分利用神經網絡高度非線性特性,通過對樣本數據進行瞭數據歸一化處理和初始權值的選取,對經典BP算法進行瞭改進,以提高學習速度.倣真結果錶明,使用BP網絡的預測模型具有一定的精度,進行短期負荷預測是切實可行和有效的.
기우인공신경망락원리,충분이용신경망락고도비선성특성,통과대양본수거진행료수거귀일화처리화초시권치적선취,대경전BP산법진행료개진,이제고학습속도.방진결과표명,사용BP망락적예측모형구유일정적정도,진행단기부하예측시절실가행화유효적.
