基于Elman神经网络的电力负荷预测模型研究

《基于Elman神经网络的电力负荷预测模型研究(共3页)》是一篇关于电力系统负荷预测的研究论文。文章主要探讨了如何利用Elman神经网络来提高电力负荷预测的准确性。Elman神经网络是一种典型的递归神经网络，具有记忆功能，能够处理时间序列数据，因此在电力负荷预测中具有良好的应用前景。

论文首先介绍了电力负荷预测的重要性，指出准确的负荷预测对于电力系统的稳定运行和能源调度具有重要意义。随后，文章详细描述了Elman神经网络的结构和工作原理，包括输入层、隐藏层、输出层以及反馈连接部分。通过引入反馈机制，Elman网络可以捕捉时间序列中的动态变化特征，从而提高预测精度。

在实验部分，文章采用实际电力负荷数据进行训练和测试，验证了Elman神经网络在负荷预测中的有效性。研究结果表明，与传统方法相比，Elman神经网络在预测精度和稳定性方面均表现出明显优势。此外，文章还讨论了模型的优化策略，如参数调整、数据预处理等，以进一步提升预测性能。

最后，论文总结了Elman神经网络在电力负荷预测中的应用价值，并指出未来可以结合其他智能算法，如支持向量机、粒子群优化等，进一步提升预测效果。该研究为电力系统智能化发展提供了理论支持和技术参考。