《表1 神经网络预测结果：智能式负荷预测系统的研究》

  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

《智能式负荷预测系统的研究》

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

以天津市静海区2016年3月到8月历史负荷数据为预测对象，将选择后的数据训练样本和对应的结果作为一组样本进行训练，共184组数据，通过前174组数据建立训练网络，训练成功后的网络对后10天的负荷进行预测，由于网络是基于历史数据的，在网络训练完成后，测试数据是随着预测结果进行更新的，对网络的累加误差提出了一定的要求。采用比对的常规神经网络类型为BP神经网络、Elman神经网络、RBF神经网络、Grnn神经网络。预测曲线如图4所示，预测误差如图5所示，预测总结如表1所示。