1、“.....在该组参数下,输出层产生实际输出,然后可获得期望输出信号与实际输和阈值的选取神经网络的权值和阈值的初始值选取影响其训练结果收敛速度和训练时间。如果初始权值和阈值选取的过大,会使网络的调节过程减慢,甚至停滞。在网络训练之前,其权值是相同的在网络开始进行学习之后,其权值就是变化的,而且它影响着整个网络系统的性能。对于相同的网络模型,初始权值选取不同的话否合理,直接影响着预测的结果及其精度。关于如何确定合理的神经网络拓扑结构,般使用试凑法,然后根据历史数据确定前向网络的输入输出。关键词神经网络电力负荷预测引言近几年随着我国经济的快速发展,电力系统的改革也迫在眉睫,电网负荷越来越大,加强对电力系统负荷的预测能力具有十分重要的意义,份负荷情况做预测,使用软件中的神经网络模块进行数据统计。对月份到月份的历史数据中粗大误差进行处理,在中建立输入矩阵,并对其作归化处理......”。

2、“.....计算完成后,经过反归化处理,得到预测的负荷的实际值,取得了良好的研究效果。参考文献石德琳基于神经网络的电力市场负荷预测方法研究原稿用软件中的神经网络模块进行数据统计。对月份到月份的历史数据中粗大误差进行处理,在中建立输入矩阵,并对其作归化处理,利用函数建立神经网络的模型。计算完成后,经过反归化处理,得到预测的负荷的实际值,取得了良好的研究效果。参考文献石德琳基于神经网络的电力负所以定存在着误差。分析比较这些误差值及其产生原因,对于负荷预测的方法改进具有重要的意义。产生误差的原因有很多,这里介绍几个主要的原因。进行负荷预测之前要建立数学模型,建立过程中般只能考虑到研究现象的些主要因素,对于复杂的电力负荷来说,建立的模型较为简单,很难把所有的影响因素都包括到其中差。负荷的预测需要获得大量的过去负荷数据,但是这些数据可能存在着偏差或,这也使得负荷的预测结果产生误差......”。

3、“.....意外的突发事件也会影响预测的结果。实际应用分析根据以上研究方法,本文选取地年月到月的历史数据,选取每日的最大的电量数据,然后对该地区的月份负荷情况做预测,使差不会陷入局部最小,使误差值趋近于最小值。学习速率增大时可以减少训练时间,但其超过定范围后将产生很大影响。不同的神经网络存在适合它自身的学习速率,对于不同的网络,其学习速率也不样。所以,为了保证系统的稳定性,般选择较小的学习速率,选取范围为之间。动量因子的选取对于神经网络学习速率越大,收习参数的选取初始权值和阈值的选取神经网络的权值和阈值的初始值选取影响其训练结果收敛速度和训练时间。如果初始权值和阈值选取的过大,会使网络的调节过程减慢,甚至停滞。在网络训练之前,其权值是相同的在网络开始进行学习之后,其权值就是变化的,而且它影响着整个网络系统的性能。对于相同的网络模型,敛速度越快,但是学习速率过大将会引起不稳定......”。

4、“.....可以有效的改善系统性能,减小由于学习速率过大引起的系统不稳定,改善网络系统的收敛性。预测误差的分析电力系统负荷预测是根据已知的历史数据,通过数学算法建立模型,对将来时刻的负荷进行预测,其过程中还将受到些不确定因素的影响,神经网络学习算法算法的基本思想就是调整网络的权值和阀值,使网络实际输出与期望输出之间的误差低于给定误差精度。因此,其学习过程包括两个阶段第阶段,网络信号的前向传播,即由输入层隐含层输出层的传播,这个过程中不改变网络参数,在该组参数下,输出层产生实际输出,然后可获得期望输出信号与实际输进行归化处理,以避免出现神经元饱和现象,而影响整个网络的学习训练过程。对于不同的传递函数,其训练效果也是各不相同的,而对样本数据进行变换,同样影响着训练的效果,所以将样本数据变换到最有效的区是个最优的选择。基于神经网络的电力市场负荷预测方法研究原稿......”。

5、“.....因此,其学习过程包括两个阶段第阶段,网络信号的前向传播,即由输入层隐含层输出层的传播,这个过程中不改变网络参数,在该组参数下,输出层产生实际输出,然后可获得期望输出信号与实际输出信号之间的差值误差,如果获得的误差不满足要求,则进入第阶段第阶段不可避免的会产生误差。负荷的预测需要获得大量的过去负荷数据,但是这些数据可能存在着偏差或,这也使得负荷的预测结果产生误差。负荷预测所受影响很多,意外的突发事件也会影响预测的结果。实际应用分析根据以上研究方法,本文选取地年月到月的历史数据,选取每日的最大的电量数据,然后对该地区的月敛速度越快,但是学习速率过大将会引起不稳定,采用附加动量因子的方法,可以有效的改善系统性能,减小由于学习速率过大引起的系统不稳定,改善网络系统的收敛性。预测误差的分析电力系统负荷预测是根据已知的历史数据,通过数学算法建立模型......”。

6、“.....其过程中还将受到些不确定因素的影响,用软件中的神经网络模块进行数据统计。对月份到月份的历史数据中粗大误差进行处理,在中建立输入矩阵,并对其作归化处理,利用函数建立神经网络的模型。计算完成后,经过反归化处理,得到预测的负荷的实际值,取得了良好的研究效果。参考文献石德琳基于神经网络的电力负析比较这些误差值及其产生原因,对于负荷预测的方法改进具有重要的意义。产生误差的原因有很多,这里介绍几个主要的原因。进行负荷预测之前要建立数学模型,建立过程中般只能考虑到研究现象的些主要因素,对于复杂的电力负荷来说,建立的模型较为简单,很难把所有的影响因素都包括到其中,不可避免的会产生误基于神经网络的电力市场负荷预测方法研究原稿神经网络是指运用误差反向传播学习算法的多层前向网络,由输入层隐含层和输出层组成。结构上采用全互连方式来连接网络的各相邻层神经元,其中,输入层和输出层均设置为层......”。

7、“.....属于同层的各个神经元之间以及非相邻层神经元之间无任何连接用软件中的神经网络模块进行数据统计。对月份到月份的历史数据中粗大误差进行处理,在中建立输入矩阵,并对其作归化处理,利用函数建立神经网络的模型。计算完成后,经过反归化处理,得到预测的负荷的实际值,取得了良好的研究效果。参考文献石德琳基于神经网络的电力负的多层前向网络,由输入层隐含层和输出层组成。结构上采用全互连方式来连接网络的各相邻层神经元,其中,输入层和输出层均设置为层,隐含层可以设置为多层,属于同层的各个神经元之间以及非相邻层神经元之间无任何连接。负荷数据的归化处理神经网络在训练之前需要对数据使误差值趋近于最小值。学习速率增大时可以减少训练时间,但其超过定范围后将产生很大影响。不同的神经网络存在适合它自身的学习速率,对于不同的网络,其学习速率也不样。所以,为了保证系统的稳定性,般选择较小的学习速率,选取范围为之间......”。

8、“.....收敛速度越快,但是学习误差信号逐层反向回传阶段,即信号由输出层隐含层输入层的传播,这个过程是误差的反向分摊阶段,即将误差分摊给隐含层和输入层,按照梯度下降法来修正网络各层神经元之间的连接权值,同时修正隐含层的阀值和输出层的阀值。神经网络理论分析神经网络结构神经网络是指运用误差反向传播学习算法敛速度越快,但是学习速率过大将会引起不稳定,采用附加动量因子的方法,可以有效的改善系统性能,减小由于学习速率过大引起的系统不稳定,改善网络系统的收敛性。预测误差的分析电力系统负荷预测是根据已知的历史数据,通过数学算法建立模型,对将来时刻的负荷进行预测,其过程中还将受到些不确定因素的影响,荷预测研究与实现山东大学,代林基于神经网络的电力负荷预测方法研究及实现电子科技大学,黄湘君基于主成分分析的神经网络在电力系统负荷预测中的应用科技信息科学教研,......”。

9、“.....神经网络学习算法算法的基本思想就是调整网络的权值和阀值,使网络实际差。负荷的预测需要获得大量的过去负荷数据,但是这些数据可能存在着偏差或,这也使得负荷的预测结果产生误差。负荷预测所受影响很多,意外的突发事件也会影响预测的结果。实际应用分析根据以上研究方法,本文选取地年月到月的历史数据,选取每日的最大的电量数据,然后对该地区的月份负荷情况做预测,使输出信号之间的差值误差,如果获得的误差不满足要求,则进入第阶段第阶段,误差信号逐层反向回传阶段,即信号由输出层隐含层输入层的传播,这个过程是误差的反向分摊阶段,即将误差分摊给隐含层和输入层,按照梯度下降法来修正网络各层神经元之间的连接权值,同时修正隐含层的阀值和输出层的阀值。神经网络学速率过大将会引起不稳定,采用附加动量因子的方法,可以有效的改善系统性能,减小由于学习速率过大引起的系统不稳定,改善网络系统的收敛性......”。