Elman神经网络的数据预测—电力负荷预测模型研究

资 源 简 介

Elman神经网络的数据预测—电力负荷预测模型研究

详 情 说 明

Elman神经网络作为一种特殊的递归神经网络，因其独特的结构设计在时间序列预测领域展现出显著优势。这种网络巧妙地将前馈结构与局部反馈机制相结合，特别适合处理电力负荷这类具有时序依赖性的预测问题。

网络的核心结构包含三层关键组件：输入层负责接收外部数据（如历史负荷值），隐含层通过Sigmoid函数进行非线性特征提取，输出层则采用线性函数产生预测结果。与传统前馈网络不同，Elman网络增设了关联层这一独特设计，该层以固定权值保存上一时刻的隐含层状态，形成了动态记忆功能。这种记忆机制使网络能够自主捕捉时间序列中的动态特征，相当于为系统增加了状态反馈通道。

在电力负荷预测场景中，Elman网络的运作过程呈现明显的时序性：当前时刻的预测不仅依赖于实时输入数据，还会受前一时刻网络内部状态的影响。这种特性使其能够有效建模负荷数据中的周期波动、趋势变化等复杂模式。实际应用时，网络通过反向传播算法调整输入层到隐含层、隐含层到输出层的连接权值，而关联层的反馈连接保持固定，既保证了模型的学习能力，又维持了时序记忆的稳定性。

相较于标准RNN，Elman网络的局部递归结构降低了训练复杂度；相比静态神经网络，其关联层带来的动态特性显著提升了时序建模能力。这些特点使其成为中等复杂度时间序列预测任务（如短期电力负荷预测）的理想选择，尤其适合处理具有明显周期规律但存在随机波动的工业数据。