Elman神经网络预测电力负载

资 源 简 介

Elman神经网络预测电力负载

详 情 说 明

Elman神经网络是一种具有局部记忆能力的递归神经网络，在时间序列预测任务中表现出色。将其应用于建筑物电力负荷预测时，需要特别注意几个关键环节。

首先，数据归一化处理是保证模型收敛的重要步骤。由于电力负荷数据通常存在明显的量级差异，通过最小-最大归一化或Z-score标准化方法将数据缩放到合理区间，可以显著提升训练稳定性。

其次，在样本构建阶段需要合理确定时间窗口大小。输入样本通常选取历史24小时或48小时的负荷数据，输出则对应未来特定时段的预测值。过长的历史窗口会增加噪声干扰，而过短的窗口则可能丢失重要时序特征。

隐含层节点数的选择直接影响模型容量。实验表明，节点数量与数据复杂度呈正相关，但过多的节点会导致过拟合。可以通过交叉验证或网格搜索来确定最优节点数，通常起始值可设置为输入维度的1.2-1.5倍。

在实际应用中，该模型通过捕捉电力负荷的日周期性和周周期性特征，能够较好地拟合负荷变化的非线性规律。预测结果与真实数据的对比分析显示，在考虑天气因素等外部变量的情况下，模型可以达到较高的预测精度。