【摘 要】
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人工神经网络具有优良的非线性特性,特别适用于高度非线性系统的处理,基于神经网络的智能预测是解决非线性预测问题的有效方法。电力行业信息化建设积累了大量的历史数据,迫
【出 处】
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华北电力大学(保定) 华北电力大学
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人工神经网络具有优良的非线性特性,特别适用于高度非线性系统的处理,基于神经网络的智能预测是解决非线性预测问题的有效方法。电力行业信息化建设积累了大量的历史数据,迫切需要将这些数据资源充分利用起来,为企业的营销决策提供强有力的支持。本文根据在各个地区供电局考察和实践得到的经验,提出了一种将人工神经网络应用于电力营销中的新方式,采用智能决策树分类算法对进入模型的数据进行预处理,保证了进入模型的数据最优化,同时改进了确定神经网络隐层节点数的算法,降低神经网络的计算复杂度。在网络训练和实际预测中采用了按季节的分时段预测法,同时采用共轭梯度算法优化网络,提高了网络的收敛速度。实验表明,生成的人工神经网络模型具有良好的预测效果。
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