改进Elman神经网络在短期热负荷预测中的应用
改进Elman神经网络在短期热负荷预测中的应用是指通过对Elman神经网络算法的改进，来提高短期热负荷预测的精度和速度。该方法通过相关系数预处理和对样本中异常值的平均化预处理，来减少Elman神经网络输入层的变量，从而提高预测速度和精度。
Elman神经网络是基于BP神经网络的改进算法，通过加入承接层，实现记忆能力，并增强系统的全局稳定性。然而，Elman神经网络算法模型的构造仍然需要大量样本的支持，而输入层的变量多，导致预测时间依然很长，收敛速度慢。
通过对Elman神经网络的改进，可以减少输入层的变量，从而提高预测速度和精度。该方法可以应用于热电厂的短期热负荷预测，提高热电厂的经济效益和热能利用率。
改进Elman神经网络算法的主要优点有：
1. 提高预测速度：通过减少输入层的变量，提高预测速度和精度。
2. 提高预测精度：通过相关系数预处理和对样本中异常值的平均化预处理，提高预测精度。
3. 增强系统稳定性：通过加入承接层，实现记忆能力，并增强系统的全局稳定性。
改进Elman神经网络算法的应用前景广阔，可以应用于各种领域，例如：
1. 热电厂短期热负荷预测：提高热电厂的经济效益和热能利用率。
2. 工业过程控制：提高工业过程的自动化和智能化水平。
3. 数据挖掘：提高数据挖掘的精度和速度。
改进Elman神经网络算法可以提高短期热负荷预测的精度和速度，具有广阔的应用前景。
知识点：
1. Elman神经网络算法：是一种基于BP神经网络的改进算法，通过加入承接层，实现记忆能力，并增强系统的全局稳定性。
2. 相关系数预处理：一种预处理方法，用于减少输入层的变量，提高预测速度和精度。
3. 平均化预处理：一种预处理方法，用于对样本中异常值的平均化处理，提高预测精度。
4. 数据归一化：一种数据处理方法，用于将数据转换为统一的格式，提高数据处理的效率和精度。
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