电力负荷预测matlab仿真 - 基于BP神经网络的能源需求预测

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本文介绍了使用Matlab和BP神经网络进行电力负荷预测的方法,包括数据准备、数据划分、模型构建、训练及预测误差计算,强调了模型优化的重要性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

电力负荷预测matlab仿真 - 基于BP神经网络的能源需求预测

随着经济的发展和人民生活水平的提高,电力的消耗量不断增加。因此,准确预测电力需求变得越来越重要。在这篇文章中,我们将介绍如何使用Matlab结合BP神经网络来进行电力负荷预测。

首先,我们需要准备数据。我们可以采集历史数据或者模拟生成数据,这里我们提供一份模拟数据作为例子。数据集包含了电力负荷、温度、湿度等多个因素,在预测时我们可以选择使用其中的部分或全部。

% 导入数据
data = load('example_data.mat');
input_data = data.input;
output_data = data
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