基于人工神经网络的负荷预报模型

针对基于ＢＰ学习算法存在的问题，提出了变步幅最速下降和共轭梯度的混合算法来训练人工神经网络，并建立负荷预报人工神经网络模型，为了提高预测精度，对预报权值进行在线修正，实例证明，混合算法在全局收敛特性和收敛速度上要好于基本ＢＰ算法，所建立的预报模型能达到令人满意的精度。