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基于改进BP算法的短期电力系统负荷预测
作者姓名:
林俐
汤亚芳
张尚然
作者单位:
贵州大学电气工程学院 贵州 贵阳 550025
摘 要:
BP算法较强的自学习能力使之可对短期电力负荷进行预测,将一种改进的BP神经网络学习算法应用于短期电力负荷预测中,该算法由于加入动量项修正权值阈值提高了BP神经网络本身的精度,使得预测结果具有更高的精度,算例验证了该算法处理短期电力系统负荷预测的高效性。
关 键 词:
神经网络
短期负荷预测
BP算法
动量项
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