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《安徽农业科学》 2009年30期
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基于改进神经网络的农村电力系统短期负荷预测

张师玲  李正明  周新云  孙俊  张兵  
【摘要】:为进一步提高农村电力系统短期负荷预测模型的性能,实现准确与快速预测农村电力系统短期负荷的目的,采用基于优化理论的Levenberg-Marquardt算法来改进传统的BP算法,并构造电力系统负荷预测模型。结果表明,基于L-M算法的神经网络预测模型具有较高的预测精度,在农村电力系统短期负荷预测方面具有较高的使用价值。

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