基于LSTM和BP神经网络的电力系统负荷预测研究 一、引言 电力系统负荷预测是电力行业的重要任务之一。精确的负荷预测可以帮助电力公司合理调度发电设备,优化能源利用,降低运营成本。随着人工智能技术的发展,人工神经网络算法逐渐应用于电力系统负荷预测中,并取得了显著的研究成果。本文将探讨LSTM(长短期记忆网络)和BP神经网络...
1 概述 前馈神经网络的输出只依赖当前输入，难以适应时序数据的处理。循环神经网络具有记忆功能，适用于处理文本、视频、语音等序列数据。然而，随着网络层数增多与时间加长，循环神经网络容易出现梯度消失或爆炸问题。为解决此问题，引入了基于门控的循环神经网络，如LSTM长短期记忆网络。LSTM通过门控机制解决长...