【免费】Elman神经网络的数据预测—电力负荷预测模型研究.rar资源-CSDN文库

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Elman神经网络是一种具有短期记忆能力的递归神经网络，由Jeffrey Elman在1990年提出，主要用于处理序列数据。在电力系统中，电力负荷预测是至关重要的，它可以帮助电力公司优化发电计划、确保电网稳定运行并降低运营成本。本案例“Elman神经网络的数据预测—电力负荷预测模型研究”将深入探讨如何利用Matlab工具箱构建和应用Elman神经网络来预测电力负荷。我们需要理解Elman网络的基本结构。它在标准前馈神经网络的基础上增加了一个反馈层，即内部状态层（或称为上下文层），能够存储来自输入层的先前时间步的信息。这使得网络能够在处理时间序列数据时捕捉到动态变化的模式，对于非线性和时变的数据如电力负荷预测非常有效。在Matlab中，我们可以使用神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）来构建和训练Elman网络。定义网络架构，包括输入节点、隐藏节点、输出节点以及上下文层节点的数量。然后，设置训练选项，例如学习率、动量项、最大迭代次数等。接着，使用`elmnet`函数创建Elman网络对象，并用`feedforwardnet`或`recurrentnet`函数初始化网络权重。案例中提供的源码可能包括以下步骤： 1. 数据预处理：电力负荷数据通常需要进行归一化处理，以确保所有输入变量在同一尺度上。可以使用`normalize`或`zscore`函数进行预处理。 2. 创建网络结构：通过`elmnet`定义网络结构，设置上下文层大小和其他参数。 3. 训练网络：使用`train`函数对网络进行训练，输入为预处理后的负荷历史数据，输出为目标负荷值。 4. 验证与测试：将一部分数据用于验证网络性能，另一部分用于测试。可以使用`validate`和`test`函数评估网络的预测能力。 5. 调整网络参数：根据验证和测试结果，可能需要调整网络结构和训练参数以优化性能。 6. 预测未来负荷：训练完成后，使用`sim`函数输入新的时间序列数据，预测未来的电力负荷。此外，描述中提到了BP遗传算法分类器和RBF回归，这可能意味着案例还涵盖了两种不同的方法进行比较。BP（Backpropagation）神经网络是最常见的前馈网络，通过反向传播误差进行训练。而RBF（Radial Basis Function）网络是一种基于径向基函数的非线性映射，其隐层神经元使用高斯函数作为激活函数，适用于非线性问题的建模。遗传算法是一种全局优化技术，源自生物进化论中的自然选择和遗传原理。在这里，可能会用遗传算法来优化BP神经网络的连接权重，以提高预测精度。这种结合可以增强网络的泛化能力和适应性。总结来说，本案例将详细介绍如何在Matlab环境下使用Elman神经网络、BP神经网络和RBF回归来预测电力负荷。通过对不同模型的比较和优化，我们可以深入理解各种方法的优缺点，并找到最适用于特定电力负荷预测场景的模型。

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案例18 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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