基于狮群算法的elman神经网络应用于电力负荷预测
近年来,随着人们生活水平的不断提高,对电力的需求越来越大。因此,准确预测电力负荷对于保障电力供应、保障能源安全及节约能源具有重要意义。在电力负荷预测中,神经网络等机器学习方法已经得到了广泛应用。
本文提出了基于狮群算法优化elman神经网络用于电力负荷预测。狮群算法是一种基于自然界中狮子行为特征的启发式优化算法,具有全局搜索能力和快速收敛的优点。Elman神经网络作为一种反馈神经网络,能够捕捉时间序列数据的动态变化特征。
下面是这个模型的MATLAB源码实现:
% 导入数据
data = load('load_data.mat');
X = data.load_data(
本文提出了一种使用狮群算法优化的Elman神经网络模型,应用于电力负荷预测。通过MATLAB实现,该模型在电力负荷预测上展现出优秀性能,能准确预测未来电力负荷,为实际应用提供了有效方法。
已下架不支持订阅
98

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



