Elman网络模型

资 源 简 介

Elman网络模型

详 情 说 明

Elman网络是一种经典的递归神经网络（RNN）结构，由Jeffrey Elman在1990年提出。它在传统前馈神经网络的基础上增加了上下文层，使其具备处理时序数据的能力。

该网络的核心特点是引入了内部记忆单元，能够保存前一时刻的隐藏层状态，并通过循环连接反馈到当前时刻的输入中。这种结构使其特别适合电力负荷预测这类具有明显时间依赖性的问题。

在电力负荷预测场景中，Elman网络通过学习历史负荷数据的时序规律，可以捕捉日周期、周周期等特征。相比于静态神经网络，其优势在于能够动态建模负荷变化的趋势性和波动性。

典型实现包含输入层、隐含层、上下文层和输出层。训练时通常采用随时间反向传播（BPTT）算法，通过梯度下降调整权重参数。实际应用中需注意梯度消失问题，可通过正则化或改进网络结构来优化预测效果。