《表A2 Elman神经网络输入输出变量》

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《基于负荷预测和非支配排序遗传算法的人工相序优化方法》

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为使得预测数据更准确，在考虑历史负荷的同时，还根据实际情况，综合考虑日期类型、天气情况、最高温度和最低温度等场景因素。具体为：（1）将台区日期类型分为工作日和双休日，分别用0和1表示；（2）根据气象数据可以获得实际台区的天气情况，将天气情况分为晴天、多云、阴天和雨天这4种天气，分别用4，3，2和1表示；（3）最高温度和最低温度可直接通过气象数据获得输入。Elman神经网络输入和输出变量的详细介绍如附录A表A2所示。