说明:运用双隐含层Elman神经网络进行一天24小时的电力负荷预测。
说明:Elman神经网络建立建筑物电力负荷预测模型中遇到的几个关键问题有,数据归一化处理、输入输出样本的选取、隐含层节点数的确定;分别建立Elman神经网络模型,并利用某栋建筑物实际历史电力负载数据进行预测,分析比较与实际数据值的预测精度,得出了一个有效的数据预测模型。
说明:【2016电工杯A题资料】电力系统短期负荷预测方法综述
说明:【2016电工杯A题资料】电力系统短期负荷预测方法的研究及实现
说明:【2016电工杯A题资料】基于支持向量机的电力系统短期负荷预测
说明:【2016电工杯A题资料】支持向量机在电力系统短期负荷预测中的应用
说明:【2016电工杯A题资料】人工鱼群神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用
说明:电力系统短期负荷预测精度研究【2016电工杯A题资料】