1-6.txt

bp神经网络对短期电力负荷的预测

P=[0.293103448	0.252873563	0.183908046	0.195402299	0.137931034	0.114942529	0.051724138	0.028735632	0.097701149	0.155172414	0.172413793	0.310344828	0.1004;
0.471264368	0.431034483	0.298850575	0.275862069	0.235632184	0.126436782	0.091954023	0.166666667	0.16091954	0.201149425	0.327586207	0.517241379	0.1009;
0.390804598	0.327586207	0.235632184	0.149425287	0.183908046	0.097701149	0	0.040229885	0.16091954	0.201149425	0.41954023	0.482758621	0.0983;
0.551724138	0.522988506	0.41954023	0.373563218	0.24137931	0.224137931	0.183908046	0.16091954	0.16091954	0.293103448	0.413793103	0.5	0.0968]';
T=[0.471264368	0.431034483	0.298850575	0.275862069	0.235632184	0.126436782	0.091954023	0.166666667	0.16091954	0.201149425	0.327586207	0.517241379;
0.390804598	0.327586207	0.235632184	0.149425287	0.183908046	0.097701149	0	0.040229885	0.16091954	0.201149425	0.41954023	0.482758621;
0.551724138	0.522988506	0.41954023	0.373563218	0.24137931	0.224137931	0.183908046	0.16091954	0.16091954	0.293103448	0.413793103	0.5;
0.609195402	0.477011494	0.465517241	0.402298851	0.333333333	0.275862069	0.287356322	0.218390805	0.25862069	0.33908046	0.385057471	0.448275862]';
threshold=[0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1];
net=newff(threshold,[27,12],{'tansig','logsig'},'trainlm');
net.trainParam.epochs=1000;
net.trainParam.goal=0.01;
LP.lr=0.1;
net=train(net,P,T);

P_test=[0.609195402
	0.477011494
	0.465517241
	0.402298851
	0.333333333
	0.275862069
	0.287356322
	0.218390805
	0.25862069
	0.33908046
	0.385057471
	0.448275862
	0.0996];
Out=sim(net,P_test);