网络负荷

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·摘　要:从收敛速度、网络稳定性、泛化性能及预测结果等方面分析BP网络和小波神经网络的预测过程，探讨了差异的原因．发现：（1）BP网络预测稳定性强，易取舍数值，但预测速度较慢，预测精度不够理想；（2）小波网络预测速度快，精度高，泛化性能好，...

2024-08-03 6 网络负荷

为了提高电力系统负荷预测的精度与速度的需求，提出使用交替梯度算法改进径向基函数（RBF） 神经网络， 对天津市电网进行负荷预测。改进的算法与传统梯度下降算法相比，具有更快的收敛速度和更高的预测精度。 仿真结果表明该算法具有可行性。

2013-10-31 80 网络负荷

研究了天气和特殊事件对电力负荷的影响，建立了结合径向基函数神经网络来进行短期负荷预测的模型。将温度、降雨量运用于径向基函数神经网络中，提高了训练的可信度和可靠性。利用该模型编排的实用化软件投入到了实际

2024-02-14 3 网络负荷

电力系统负荷变化易受多方面因素的影响，负荷曲线呈现出强烈的非线性。而BP 神经网络具有较强的非线性映射特性，它只需输入输出样本数据而不需要做复杂的相关假定即可完成系统的建模。通过实验证明将该方

2024-03-07 9 网络负荷