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本文提出了一种能够反映工作日电力负荷波动性并可同时进行假日负荷预报的神经网络算法。该算法在一个神经网络中构造多个相互关联的子网络，将一周７日根据负荷特点分为四类特征日期，通过解码器根据输入的日期特征量激活对应的子网络，对基训练并作出预报。通过对实际系统的实验表明，该算法具有较高的预报精度。
电力系统负荷预报的神经网络LBP算法
【摘 要】
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本文提出了一种能够反映工作日电力负荷波动性并可同时进行假日负荷预报的神经网络算法。该算法在一个神经网络中构造多个相互关联的子网络，将一周７日根据负荷特点分为四类特征
【机 构】
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山东建筑工程学院计算中心,山东工业大学电力学院
【出 处】
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电工电能新技术
【发表日期】
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1999年1期
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