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一种短期负荷预测的自适应神经网络方法

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摘要提出了自适应BP神经网络模型预测短期负荷的方法。依据负荷的日相关性把历史负荷分成24组样本数据，再用BP网络来映射样本数据。采用初始化样本数据，增大节点作用函数陡度，变换隐层节点作用函数形式，自适应调整学习参数等方法提高了BP网络的学习速度，得到了较为满意的预报结果．

DOI 34gvl93o49/1913079

作者王晓文;刘宝贵

机构地区不详

出处《沈阳工程学院学报：自然科学版》 1999年2期

关键词人工神经网络 BP算法负荷预测

分类 [电气工程][电力系统及自动化]

出版日期 1999年02月12日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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沈阳工程学院学报：自然科学版

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人工神经网络 BP算法负荷预测

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