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该文首先对已有的短期负荷预测模型进行了介绍,并用神经网络的逆传播算法（Back-Propagation algorithm）模型对负荷进行预测,针对BP算法模型的固有缺点,提出了基于L-M优化算法的改进模型.其次该文针对负荷预测中峰值的预测效果较差的情况,提出了基于小波多分辨率分析的小波神经网络.应用多分辨率分析对负荷进行分解,根据分解后的各个分量的特点构造不同的神经网络模型对各分量分别进行预测,采用改进的L-M算法加快人工神经网络的训练速度并提高其稳定性.后对各分量预测结果进行重构得到最终预测结果.