【摘 要】
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为了从根本上提高短期电力负荷预测中神经网络的速度和预测精度，提出了将粒子群算法和BP算法相结合的短期负荷预测方法。用粒子群算法来训练网络参数，直到误差趋于一稳定值，然后
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为了从根本上提高短期电力负荷预测中神经网络的速度和预测精度，提出了将粒子群算法和BP算法相结合的短期负荷预测方法。用粒子群算法来训练网络参数，直到误差趋于一稳定值，然后用优化的权值进行BP算法，实现短期负荷预测。在构建网络模型时，考虑了气候、温度等因素的影响，并把它们进行模糊化处理后作为网络的输入。仿真结果表明基于这一方法的负荷预测系统具有较高的精度和实时性。
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