《表3 多次仿真结果对比图》

  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

《改进的BP神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用》

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

由图5和图6可以看出，采用改进的BP神经网络所得到的负荷曲线明显更加贴近实际负荷曲线。由图7和图8可以看出，改进的BP神经网络只用不到190代即可收敛到目标误差，而传统的BP神经网络在2 000代训练结束后也不能收敛到目标误差。由此可以看出，改进的BP神经网络比传统的BP神经网络收敛速度更快，短期负荷预测精度更高。表3显示了多次仿真的结果的统计，进一步说明了以上结论。