BP神经网络源代码

资 源 简 介

BP神经网络源代码

详 情 说 明

BP神经网络是一种经典的人工神经网络模型，凭借其强大的非线性拟合能力在电力短期负荷预测领域得到了广泛应用。该模型通过反向传播算法进行训练，能够学习历史负荷数据中的复杂模式。

在电力负荷预测的实现中，BP神经网络通常包含输入层、隐藏层和输出层三个部分。输入层接收历史负荷数据、气象因素等特征；隐藏层通过Sigmoid或ReLU等激活函数完成非线性变换；输出层则给出预测结果。

训练过程的核心在于误差反向传播机制：首先前向计算预测结果，然后比较预测值与真实值的误差，最后反向逐层调整各层权重参数。这种梯度下降的优化方式使得网络能够不断修正自身参数。

为提高预测精度，实际应用中常采用学习率衰减、动量优化等技术来加速收敛。同时，为了避免过拟合现象，还会使用早停法或正则化方法。值得注意的是，输入数据的归一化处理对神经网络性能有显著影响。