基于卡爾曼濾波的神經(jīng)網(wǎng)絡學習算法及其在短期負荷預測中的應用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、摘 要BP算法一直是前向人工神經(jīng)網(wǎng)絡的主要的學習算法，本文將卡爾曼濾波用于神經(jīng)網(wǎng)絡的學習,將奇異值分解用于協(xié)方差矩陣的計算中，提高了計算的速度、濾波的數(shù)值穩(wěn)定性和神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出精度。由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡有多元非線性映射能力、自學習自適應能力、分布式存貯等優(yōu)點使得它在電力系統(tǒng)短期負荷預測中得到廣泛應用。正是這種輸入輸出之間強大的多元非線性映射能力，使得短期負荷預測能夠考慮眾多天氣因素（如溫度、雨雪、濕度等）的影響，從而更加準確地得到負

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