基于改进型回声状态网络的电力负荷预测研究

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电力的稳定供应是人民生活、工厂运转和农业生产的基础,精确的电力预测有助于电力企业调节发电量,保持供需关系平衡,有利于人民生活正常平稳和工业生产安全有序,同时也是电网自动化管理的重要组成部分,因此研究精度高、性能优的电力负荷预测模型影响深远。近年来,人工神经网络因为其出色的预测性能成为重要的研究方向,其中,回声状态网络(Echo State Network,ESN)改进了传统递归神经网络的中间层,解决了递归神经网络容易过拟合的问题并降低了算法的复杂度。因为其优异的性能,ESN模型迅速成为最热门的时间序
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