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基于多层感知器可任意精度逼近线性或非线性函数的基本原理,提出一种考虑气候影响因素的多层前馈神经网络的短期负荷预测方法,并给出相应的反向传播算法(BP)的构造过程和训练方法.研究结果表明,基于神经元网络的短期电力负荷预测方法具有精度高的特点,负荷预测结果的相对误差小于3.67%.
基于神经元网络的短期电力负荷预测
【摘 要】
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基于多层感知器可任意精度逼近线性或非线性函数的基本原理,提出一种考虑气候影响因素的多层前馈神经网络的短期负荷预测方法,并给出相应的反向传播算法(BP)的构造过程和训练
【机 构】
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西安理工大学,西安市高压供电局
【出 处】
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西安理工大学学报
【发表日期】
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2004年期
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