1-6.txt

小波神经网络对短期电力负荷的预测

P=[0.202486188	0.172997238	0.141643646	0.10890884	0.065883978	0.014571823	0	0.025483425	0.070925414	0.148895028	0.230870166	0.315538674	0.1004;
0.290538674	0.254281768	0.218508287	0.182803867	0.154143646	0.131422652	0.130041436	0.152762431	0.19191989	0.252624309	0.328245856	0.418991713	0.1009;
0.171892265	0.148342541	0.121616022	0.090883978	0.071477901	0.059737569	0.069060773	0.102900552	0.152969613	0.223964088	0.312707182	0.419337017	0.0983;
0.303522099	0.279074586	0.252417127	0.223066298	0.203867403	0.19198895	0.200345304	0.232389503	0.280179558	0.348342541	0.433149171	0.534875691	0.0968]';
T=[0.290538674	0.254281768	0.218508287	0.182803867	0.154143646	0.131422652	0.130041436	0.152762431	0.19191989	0.252624309	0.328245856	0.418991713;
0.171892265	0.148342541	0.121616022	0.090883978	0.071477901	0.059737569	0.069060773	0.102900552	0.152969613	0.223964088	0.312707182	0.419337017;
0.303522099	0.279074586	0.252417127	0.223066298	0.203867403	0.19198895	0.200345304	0.232389503	0.280179558	0.348342541	0.433149171	0.534875691;
0.41878453	0.391574586	0.361325967	0.327002762	0.301243094	0.28121547	0.276243094	0.289226519	0.314019337	0.354074586	0.407596685	0.474654696]';
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=[0.41878453
	0.391574586
	0.361325967
	0.327002762
	0.301243094
	0.28121547
	0.276243094
	0.289226519
	0.314019337
	0.354074586
	0.407596685
	0.474654696
	0.0996];
Out=sim(net,P_test);