《表1 三种预测方式误差对比图》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于改进神经网络的电力系统短期负荷预测》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

从上图中可以看出，BP神经网络预测结果与实际值的负荷曲线相差较大，随着预测天数的增加，预测结果误差越来越多，平均准确率为88.57%；PSO-BP预测结果的相对误差优于BP预测，但随着预测天数的增加，其预测结果准确率有所下降，5天的平均准确率为95.77%，基本符合国家电网公司制定的日负荷预测精度要求；PSO-BP预测结果的相对误差从总体上看优于PSO-BP，随着预测时间的推移，预测效果越来越好，且较为平稳，预测的平均准确性能够达到97.04%。表1中给出了三种预测方法对实际负荷数据的预测结果的相对误差和准确率。