案例18Elman神经网络用于电力负荷预测模型研究

随着电力负荷的不断增加，准确预测电力负荷对电力系统的稳定运行至关重要。本研究基于案例18 Elman神经网络，通过对历史数据的分析和建模，开发了一种电力负荷预测模型。

该模型以Elman神经网络为基础，使用电力负荷数据作为输入，并通过网络的训练和优化，预测未来时间段内的电力负荷。通过对数据的预测，可以及时采取相应的措施，以保证电力系统的稳定运行。

本研究使用了大量真实的电力负荷数据进行模型的训练和测试。通过与其他预测方法的比较，结果表明案例18 Elman神经网络在电力负荷预测方面具有较高的准确性和可靠性。

未来的工作将进一步优化模型的性能，并结合其他因素，如天气、季节等，进行更加精准的电力负荷预测。