内容简介
以某地区购网有功功率的负荷数据为背景,建立了三个BP神经网络负荷预测模型一一sDBP、LMBP及BRBP模型进行 短期负荷预测工作,并对其结果进行比较。针对传统的BP算法具有训练速度慢,易陷入局部最小点的缺点,采用具有较快 收敛速度及稳定性的L—M优化算法进行预测,使平均相对误差有了很大改善,具有良好的应用前景。而采用贝叶斯正则化算 法可以解决网络过度拟合,提高网络的推广能力,使平均相对误差和每日峰值相对误差降低,但收敛速度迪陵(慢干SDBP 模型),不适于在实际应用中采用。
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