改进人工神经网络法

资 源 简 介

改进人工神经网络法

详 情 说 明

人工神经网络（ANN）在短期负荷预测领域展现出了强大的非线性拟合能力，但传统方法仍存在预测精度不足、训练速度慢等问题。以下是几种核心改进思路：

在数据预处理阶段，采用小波分解技术将负荷序列分离为不同频段分量，再对各分量分别建立预测子网络，最后通过重构获得最终结果。这种方法能有效解决负荷数据波动性大的问题。

模型架构方面，引入注意力机制的LSTM网络可捕获负荷数据中的长短期依赖关系。注意力层能够自动学习不同时间步输入的重要性权重，显著提升关键时间点的预测准确性。

针对训练过程，采用自适应矩估计优化器（Adam）替代传统梯度下降法，结合动态学习率调整策略，既能加速收敛又能避免陷入局部最优。同时引入早停机制防止过拟合。

集成学习方法也被证明有效，通过Bagging策略组合多个差异性神经网络模型，利用方差降低原理提升整体预测稳定性。各子模型可采用不同的网络结构或初始化参数。

这些改进策略可单独或组合使用，实际应用表明能提升预测精度15%-30%，尤其对节假日等特殊时段负荷的预测改善明显。未来可结合图神经网络进一步挖掘空间关联特征。