文章 2023-08-07 来自:开发者社区

Matlab|基于BP神经网络进行电力系统短期负荷预测

摘要使用BP神经网络实现简单的电力负荷回归预测任务。主要的步骤为:导入数据、数据归一化、建立BP神经网络、训练BP神经网络、使用测试数据预测负荷情况、误差分析以及绘图。一、电力负荷数据导入使用Matlab中的xlsread函数从指定的excel文件中提取电力负荷数据,可以自己制定需要导入的天数,这里设置导入5天的数据,如下图所示࿱...

Matlab|基于BP神经网络进行电力系统短期负荷预测
文章 2023-07-30 来自:开发者社区

基于LSTM、BP神经网络实现电力系统负荷预测(Python代码实现)

💥1 概述前馈神经网络的输出只依赖当前输入,但是在文本、视频、语音等时序数据中,时序数据长度并不固定,前馈神经网络的输入输出维数不能任意更改,因此难以适应这类型时序数据的处理。短期电力负荷预测的输入与输出均为时间序列,其本质仍是基于先前元素的序列预测问题,为此需要采用与前馈神经网络不同的方法&#x...

基于LSTM、BP神经网络实现电力系统负荷预测(Python代码实现)

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