MATLAB神经网络：Elman神经网络的数据预测—电力负荷预测模型研究.zip资源-CSDN文库

共2个文件

mat：1个

m：1个

版权申诉

141 浏览量 2024-06-28 12:04:02 上传评论收藏 3KB ZIP 举报

在MATLAB环境中，Elman神经网络是一种广泛应用的递归神经网络结构，尤其适用于处理时间序列数据，如电力负荷预测。电力负荷预测模型是电力系统运行和管理中的关键环节，它有助于优化电力资源配置、提高能源效率并确保电网稳定。本资料包着重介绍了如何利用Elman神经网络构建电力负荷预测模型。 Elman神经网络是由Jeff Elman于1990年提出的，其核心特征在于引入了一个内部状态层（也称为上下文层），这个层能够存储前一时刻的网络状态信息，从而具备短期记忆能力。这种特性使得Elman网络能够捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，对于非线性动态系统的预测任务非常有效。在电力负荷预测中，通常需要收集过去一段时间内的电力负荷数据，包括每日、每小时甚至每分钟的负荷值。这些数据首先需要进行预处理，包括缺失值处理、异常值检测和数据标准化，以减少噪声影响并使不同特征在同一尺度上。在MATLAB中，构建Elman神经网络的步骤如下： 1. **数据准备**：导入历史电力负荷数据，将其划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型，验证集用于调整网络参数，测试集则用来评估模型的泛化能力。 2. **网络结构设计**：确定输入层节点数（对应于预测因子的数量），隐藏层节点数（Elman网络特有的上下文层节点和常规隐藏层节点），以及输出层节点（通常是预测的电力负荷值）。 3. **网络训练**：使用MATLAB的`elmtrain`函数进行训练，设置合适的训练函数（如`trainscg`或`trainlm`）、学习率、动量等参数。在训练过程中，应监控验证集误差，避免过拟合。 4. **模型优化**：通过调整网络结构和参数，找到最优的模型配置，这通常需要反复迭代和比较不同模型的预测性能。 5. **模型评估与预测**：使用测试集数据评估模型的预测精度，常用指标有均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等。然后，模型可以用于对未来时段的电力负荷进行预测。案例18 "Elman神经网络的数据预测—电力负荷预测模型研究"可能包含了完整的MATLAB代码实现，包括数据预处理、网络构建、训练过程、结果分析等各个步骤。通过阅读和理解这个案例，你可以深入理解Elman网络在电力负荷预测中的应用，并为实际项目提供参考。在实际应用中，可能还需要结合其他预测方法，如ARIMA模型、支持向量机（SVM）、深度学习模型等，进行集成学习或者比较，以提高预测的准确性和稳定性。此外，考虑季节性、节假日效应、天气因素等外部因素对电力负荷的影响，也能进一步提升预测模型的性能。

资源推荐

资源详情

资源评论

收起资源包目录

MATLAB神经网络：Elman神经网络的数据预测—电力负荷预测模型研究.zip （2个子文件）

案例18 Elman神经网络的数据预测—电力负荷预测模型研究

chapter18.m 3KB

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> %

评论收藏

内容反馈

版权申诉