原文服务方: 工业仪表与自动化装置       
摘要:
为提高电力负荷预测精度,文章采用Elman神经网络建立模型,提出了一种基于Elman神经网络的电力负荷预测方法,采用自适应学习速率动量梯度下降反向传播算法进行网络训练,对乌鲁木齐电网的实际历史数据进行了仿真,仿真结果表明,Elman神经网络对电力负荷进行预测具有收敛速度快,预测精度高的优点.
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文献信息
篇名 基于Elman神经网络的电力负荷预测模型研究
来源期刊 工业仪表与自动化装置 学科
关键词 Elman神经网络 预测模型 电力负荷 仿真
年,卷(期) 2013,(1) 所属期刊栏目 经验交流
研究方向 页码范围 85-87
页数 3页 分类号 TM715
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 何颖 新疆工程学院电气与信息工程系 9 64 3.0 8.0
2 董晓红 新疆工程学院电气与信息工程系 11 58 3.0 7.0
3 石黄霞 新疆工程学院电气与信息工程系 22 57 3.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
Elman神经网络
预测模型
电力负荷
仿真
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
工业仪表与自动化装置
双月刊
1000-0682
61-1121/TH
大16开
1971-01-01
chi
出版文献量(篇)
3676
总下载数(次)
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总被引数(次)
18688
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