工业仪表与自动化装置
工業儀錶與自動化裝置
공업의표여자동화장치
INDUSTRIAL INSTRUMENTATION & AUTOMATION
2013年
1期
85-87
,共3页
Elman神经网络%预测模型%电力负荷%仿真
Elman神經網絡%預測模型%電力負荷%倣真
Elman신경망락%예측모형%전력부하%방진
为提高电力负荷预测精度,文章采用Elman神经网络建立模型,提出了一种基于Elman神经网络的电力负荷预测方法,采用自适应学习速率动量梯度下降反向传播算法进行网络训练,对乌鲁木齐电网的实际历史数据进行了仿真,仿真结果表明,Elman神经网络对电力负荷进行预测具有收敛速度快,预测精度高的优点.
為提高電力負荷預測精度,文章採用Elman神經網絡建立模型,提齣瞭一種基于Elman神經網絡的電力負荷預測方法,採用自適應學習速率動量梯度下降反嚮傳播算法進行網絡訓練,對烏魯木齊電網的實際歷史數據進行瞭倣真,倣真結果錶明,Elman神經網絡對電力負荷進行預測具有收斂速度快,預測精度高的優點.
위제고전력부하예측정도,문장채용Elman신경망락건립모형,제출료일충기우Elman신경망락적전력부하예측방법,채용자괄응학습속솔동량제도하강반향전파산법진행망락훈련,대오로목제전망적실제역사수거진행료방진,방진결과표명,Elman신경망락대전력부하진행예측구유수렴속도쾌,예측정도고적우점.
