基于改进BP算法的短期电力系统负荷预测  

作　　者：林俐[1] 汤亚芳[1] 张尚然 

机构地区：[1]贵州大学电气工程学院,贵州贵阳550025

出　　处：《中小企业管理与科技》2015年第19期190-191,共2页Management & Technology of SME

摘　　要：BP算法较强的自学习能力使之可对短期电力负荷进行预测,将一种改进的BP神经网络学习算法应用于短期电力负荷预测中,该算法由于加入动量项修正权值阈值提高了BP神经网络本身的精度,使得预测结果具有更高的精度,算例验证了该算法处理短期电力系统负荷预测的高效性。

关 键 词：神经网络 短期负荷预测 BP算法 动量项 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]