基于matlab的Elman神经网络的数据预测—电力负荷预测模型研究资源-CSDN文库

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128 浏览量 2022-06-21 21:22:07 上传评论收藏 2KB RAR 举报

电力负荷预测是电力系统规划与运营中的重要环节，它对电力市场的运行、电网调度以及节能减排具有深远影响。本文主要探讨了如何利用Matlab环境下的Elman神经网络来构建电力负荷预测模型，旨在提高预测精度，为电力行业的决策提供科学依据。 Elman神经网络是一种具有反馈机制的递归神经网络，其独特之处在于它包含了内部状态（隐藏层的反馈连接），这使得网络能够捕捉到时间序列数据中的长期依赖关系。在电力负荷预测中，由于负荷受多种因素影响，如天气条件、节假日、经济状况等，这些因素往往呈现出复杂的时序模式，因此Elman网络非常适合处理这类问题。我们需要准备电力负荷的历史数据，这些数据通常包括过去的负荷量、日期、天气数据、节假日信息等。在Matlab中，我们可以使用数据预处理工具对数据进行清洗、缺失值填充、异常值检测和标准化，确保数据的质量和可用性。接着，我们将数据分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练Elman神经网络，验证集用于调整网络结构和参数，测试集则用于评估模型的泛化能力。在Matlab的神经网络工具箱中，可以方便地创建Elman网络结构，设置输入层、隐藏层和输出层的节点数量，以及反馈层的大小。在训练过程中，我们采用反向传播算法调整网络权重，以最小化预测误差。同时，为了避免过拟合，可能需要设置早停策略或者使用正则化技术。训练完成后，通过验证集调整网络参数，确保模型在未见过的数据上表现良好。接下来，使用训练好的Elman网络对测试集进行预测，并与实际负荷进行比较，计算预测误差，如均方根误差（RMSE）或平均绝对误差（MAE）。这些指标可以帮助我们评估模型的预测性能。如果预测效果不理想，可以尝试调整网络结构、增加训练次数或改变预处理方法，不断优化模型。此外，还可以通过集成学习方法，如bagging或boosting，结合多个Elman网络的预测结果，进一步提高预测的稳定性和准确性。这可以通过Matlab的并行计算工具箱实现，以减少计算时间。 Matlab为电力负荷预测提供了强大的平台，Elman神经网络凭借其对时序数据的处理能力，能够有效地捕捉电力负荷的变化规律。通过合理的设计和调整，我们可以构建出高效且准确的预测模型，为电力行业的管理与运营提供有力的支持。

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基于matlab的Elman神经网络的数据预测—电力负荷预测模型研究

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data.mat 406B

%% 案例18: 基于Elman神经网络的电力负荷预测模型研究 % % % <html> % <table border="0" width="600px" id="table1"> <tr> <td>该案例作者申明：</td> </tr> <tr> <td>1：本人长期驻扎在此<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/forum-158-1.html">板块</a>里，对<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/thread-48362-1-1.html">该案例</a>提问，做到有问必答。</td></tr><tr> <td>2：此案例有配套的教学视频，配套的完整可运行Matlab程序。</td> </tr> <tr> <td> 3：以下内容为该案例的部分内容（约占该案例完整内容的1/10）。</td> </tr> <tr> <td> 4：此案例为原创案例，转载请注明出处（<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/">Matlab中文论坛</a>，<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/forum-158-1.html">《Matlab神经网络30个案例分析》</a>）。</td> </tr> <tr> <td> 5：若此案例碰巧与您的研究有关联，我们欢迎您提意见，要求等，我们考虑后可以加在案例里。</td> </tr> <tr> <td> 6：您看到的以下内容为初稿，书籍的实际内容可能有少许出入，以书籍实际发行内容为准。</td> </tr><tr> <td> 7：此书其他常见问题、预定方式等，<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/thread-47939-1-1.html">请点击这里</a>。</td> </tr></table> % </html> % %% 清空环境变量 clc; clear all close all nntwarn off; %% 数据载入 load data; a=data; %% 选取训练数据和测试数据 for i=1:6 p(i,:)=[a(i,:),a(i+1,:),a(i+2,:)]; end % 训练数据输入 p_train=p(1:5,:); % 训练数据输出 t_train=a(4:8,:); % 测试数据输入 p_test=p(6,:); % 测试数据输出 t_test=a(9,:); % 为适应网络结构做转置 p_train=p_train'; t_train=t_train'; p_test=p_test'; %% 网络的建立和训练 % 利用循环，设置不同的隐藏层神经元个数 nn=[7 11 14 18]; for i=1:4 threshold=[0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1]; % 建立Elman神经网络隐藏层为nn(i)个神经元 net=newelm(threshold,[nn(i),3],{'tansig','purelin'}); % 设置网络训练参数 net.trainparam.epochs=1000; net.trainparam.show=20; % 初始化网络 net=init(net); % Elman网络训练 net=train(net,p_train,t_train); % 预测数据 y=sim(net,p_test); % 计算误差 error(i,:)=y'-t_test; end %% 通过作图观察不同隐藏层神经元个数时，网络的预测效果 plot(1:1:3,error(1,:),'-ro','linewidth',2); hold on; plot(1:1:3,error(2,:),'b:x','linewidth',2); hold on; plot(1:1:3,error(3,:),'k-.s','linewidth',2); hold on; plot(1:1:3,error(4,:),'c--d','linewidth',2); title('Elman预测误差图') set(gca,'Xtick',[1:3]) legend('7','11','14','18','location','best') xlabel('时间点') ylabel('误差') hold off; web browser http://www.ilovematlab.cn/viewthread.php?tid=63640 %% % % <html> % <table align="center" > <tr> <td align="center">版权所有：<a % href="http://www.ilovematlab.cn/">Matlab中文论坛</a>   <script % src="http://s3.cnzz.com/stat.php?id=971931&web_id=971931&show=pic" language="JavaScript" ></script> </td> </tr></table> % </html> %

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