19-24.txt

小波神经网络对短期电力负荷的预测

P=[0.553357931	0.664615205	0.684434657	0.603800551	0.487663521	0.302877394	0.205121848	0.209351165	0.212413773	0.254429844	0.31986612	0.401725269	0.1004;
0.726173635	0.679884496	0.613907159	0.535504382	0.398615993	0.207294842	0.113520687	0.122679345	0.16319328	0.273622191	0.372270268	0.452856057	0.1009;
0.697049687	0.806384809	0.798844959	0.665271478	0.464297715	0.158263939	0	0.010106608	0.034009538	0.136781928	0.257623708	0.384917382	0.0983;
0.696101737	0.721973487	0.68414298	0.584902799	0.422389126	0.18202103	0.06898161	0.095670055	0.149717803	0.283539209	0.389394624	0.455103327	0.0968]';
T=[0.726173635	0.679884496	0.613907159	0.535504382	0.398615993	0.207294842	0.113520687	0.122679345	0.16319328	0.273622191	0.372270268	0.452856057;
0.697049687	0.806384809	0.798844959	0.665271478	0.464297715	0.158263939	0	0.010106608	0.034009538	0.136781928	0.257623708	0.384917382;
0.696101737	0.721973487	0.68414298	0.584902799	0.422389126	0.18202103	0.06898161	0.095670055	0.149717803	0.283539209	0.389394624	0.455103327;
0.638276772	0.660940075	0.629920226	0.551886421	0.418013971	0.216832679	0.133573481	0.178608409	0.252271435	0.40169756	0.489711094	0.501573597]';
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=0.008;
LP.lr=0.1;
net=train(net,P,T);

P_test=[0.638276772
	0.660940075
	0.629920226
	0.551886421
	0.418013971
	0.216832679
	0.133573481
	0.178608409
	0.252271435
	0.40169756
	0.489711094
	0.501573597
	0.0996];
Out=sim(net,P_test);