RBF神经网络进行负荷预测的程序

资 源 简 介

RBF神经网络进行负荷预测的程序

详 情 说 明

RBF神经网络进行负荷预测的核心实现思路可分为数据准备、网络构建和预测分析三个阶段。首先需要收集历史负荷数据，这是预测的基础。这些数据通常会包含时间序列信息，如每小时或每天的电力消耗记录。对数据进行预处理是必不可少的步骤，包括归一化处理和数据分割。归一化可以将不同量纲的数据统一到相同范围，提高网络训练效率。数据分割则是将数据集划分为训练集、验证集和测试集，通常采用7:2:1的比例。

接下来是RBF网络的构建。在MATLAB中，可以利用newrb函数快速创建一个RBF神经网络。这个函数会自动确定隐含层神经元的数量，通过不断添加神经元直到达到预设的误差目标。关键参数包括扩展系数和目标误差，它们直接影响网络的逼近能力和泛化性能。扩展系数决定了径向基函数的宽度，而目标误差则控制着网络的精度。

完成网络构建后，进入训练和预测阶段。用训练集数据对网络进行训练，调整网络参数以最小化预测误差。在训练过程中，可以观察到误差收敛情况，这有助于判断网络性能。训练完成后，用测试集评估网络泛化能力。负荷预测本质上是一个时间序列预测问题，因此需要考虑时序特性。在实际应用中，可以采用滑动窗口方法构建输入输出样本，将过去多个时间点的负荷值作为输入，预测未来某个时间点的负荷值。

为了提高预测精度，可以尝试多种优化方法。参数调优是常见手段，通过交叉验证确定最优的扩展系数和目标误差。特征工程也很重要，可以考虑加入温度、季节等额外影响因素作为网络输入。集成学习策略，如结合多个RBF网络的预测结果，也能有效提升预测稳定性。最终实现的预测程序应该能够输出负荷预测曲线，并给出相应的误差指标，如均方根误差和平均绝对百分比误差。