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摘要
论文提出了基于改进增强型神经网络算法的短期电力负荷预测方法。该方法通过随机抽样来创建多组数据,利用训练每个数据集形成一个神经网络,并将每个训练的神经网络输出平均后获得对应的结果。与采用单个神经网络或套袋法神经网络进行电力负荷预测相比,增强算法的引入减少了估计误差和误差变化的范围。实例表明,与现有的各种技术相比,使用增强型神经网络算法可以减少电力负荷预测的误差。
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论文提出了基于改进增强型神经网络算法的短期电力负荷预测方法。该方法通过随机抽样来创建多组数据,利用训练每个数据集形成一个神经网络,并将每个训练的神经网络输出平均后获得对应的结果。与采用单个神经网络或套袋法神经网络进行电力负荷预测相比,增强算法的引入减少了估计误差和误差变化的范围。实例表明,与现有的各种技术相比,使用增强型神经网络算法可以减少电力负荷预测的误差。
