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電力系統(tǒng)負(fù)荷變化易受多方面因素的影響，負(fù)荷曲線呈現(xiàn)出強(qiáng)烈的非線性。而
BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的非線性映射特性，它只需輸入輸出樣本數(shù)據(jù)而不需要做復(fù)雜的相關(guān)假定即可完成系統(tǒng)的建模。通過實(shí)驗(yàn)證明將該方法用于電力系統(tǒng)負(fù)荷的預(yù)報(bào)是有效可行的。
關(guān)鍵詞：BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，非線性，預(yù)報(bào)，電力系統(tǒng)負(fù)荷
Abstract：There are various factors for the change of power system load. The
load curve indicates strong nonlinearities. BP Neural Network has the character of
good nonlinear mapping. A system can be easily modeling only based on the inpute
and output sample data without correlative hypotheses inconveniently. The
experimental results show that the method is efficient and feasible.
Keyword: BP Neural Network, nonlinear, forecasting, power system load
BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的非線性映射特性，它只需輸入輸出樣本數(shù)據(jù)而不需要做復(fù)雜的相關(guān)假定即可完成系統(tǒng)的建模。通過實(shí)驗(yàn)證明將該方法用于電力系統(tǒng)負(fù)荷的預(yù)報(bào)是有效可行的。
關(guān)鍵詞：BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，非線性，預(yù)報(bào)，電力系統(tǒng)負(fù)荷
Abstract：There are various factors for the change of power system load. The
load curve indicates strong nonlinearities. BP Neural Network has the character of
good nonlinear mapping. A system can be easily modeling only based on the inpute
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