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神经网络是一种带有上下文层的特殊递归神经网络，因其具有动态记忆能力而在时间序列预测领域表现出色。在电力负荷预测这个典型的时间序列问题中，传统前馈神经网络往往难以捕捉负荷数据的时序依赖性，而Elman网络通过其独特的结构设计解决了这一问题。

电力负荷预测的核心挑战在于数据具有明显的周期性（如日周期、周周期）、非线性以及易受天气、节假日等外部因素影响。Elman网络通过隐藏层与上下文层的反馈连接，能够将历史状态信息作为当前预测的参考，这种“记忆”机制使其更适合处理负荷数据的动态特性。

典型的电力负荷预测模型构建会经过数据预处理（如归一化、缺失值填补）、网络结构设计（确定隐藏层节点数和训练参数）、以及性能评估（常用MAE、RMSE指标）三个阶段。与传统ARIMA等统计方法相比，Elman网络的优势在于无需对数据平稳性做严格假设，且能自动学习潜在的非线性关系。

实际应用中，Elman网络常与 wavelet分解等技术结合，先通过信号处理分离负荷数据的多尺度特征，再分别预测不同频段分量。这种混合模型能显著提升预测精度，尤其在处理负荷数据的突变点时表现突出。未来的改进方向可能包括结合注意力机制优化重要时间步的权重分配，或与LSTM等新型递归网络进行对比研究。