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为提高电力负荷预测精度，本文采用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。
电力负荷预测神经网络模型的设计
【摘 要】
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为提高电力负荷预测精度，本文采用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
【机 构】
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新疆职业大学机械电子工程学院
【出 处】
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科技视界
【发表日期】
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2015年17期
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