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短期负荷预测有多种不同的方法,这边收集了从05年到12年最新的短期负荷研究综述,希望对研究短期负荷预测朋友有帮助
基于BP算法进行负荷预测。过程包括数据预处理、基于BP进行训练和测试,并将预测值与实际值进行了比较。
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电力负荷预测是一个关键的领域，而MATLAB神经网络为解决这一问题提供了有效的解决方案。本文将深入研究43个案例，其中涵盖了Elman神经网络在数据预测中的应用。Elman神经网络作为一种专业的神经网
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基于BP神经网络的电力系统负荷预测，亲测有效实用。数据可自行更改
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