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1、摘 要BP算法一直是前向人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要的學(xué)習(xí)算法，本文將卡爾曼濾波用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí),將奇異值分解用于協(xié)方差矩陣的計(jì)算中，提高了計(jì)算的速度、濾波的數(shù)值穩(wěn)定性和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出精度。由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有多元非線性映射能力、自學(xué)習(xí)自適應(yīng)能力、分布式存貯等優(yōu)點(diǎn)使得它在電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測中得到廣泛應(yīng)用。正是這種輸入輸出之間強(qiáng)大的多元非線性映射能力，使得短期負(fù)荷預(yù)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(zhǔn)確地得到負(fù)
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