Matlab 代码 实际案例 Elman神经网络的数据预测—电力负荷预测模型研究

资 源 简 介

Matlab 代码 实际案例 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神经网络作为一种典型的动态递归神经网络，在时间序列预测领域展现出独特优势。该网络通过引入上下文层记忆历史状态，使其特别适合处理电力负荷这类具有时序依赖性的预测任务。

在电力负荷预测场景中，模型构建通常遵循几个关键环节：首先对历史电力数据进行归一化预处理，消除量纲影响；然后构建包含输入层、隐含层、上下文层和输出层的网络结构，其中上下文层形成内部反馈回路。网络训练阶段采用时间窗口滑动法构建样本，将前N个时间点的负荷值作为输入，后续时间点作为目标输出。

与传统静态神经网络相比，Elman网络的动态特性使其能够自动学习负荷数据的周期规律和突变特征，例如节假日用电模式或天气突变引起的负荷波动。实际应用中常结合误差反向传播算法调整权重，并通过早停策略防止过拟合。预测结果通常需反归一化还原为实际负荷值，最后通过均方误差等指标评估模型性能。

该方法的创新点在于利用神经网络的动态记忆能力捕捉负荷变化的时序非线性关系，相比传统统计方法更能适应电力系统的复杂工况。后续优化方向可考虑结合特征选择算法或与其他预测模型形成混合架构。