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基于Elman神经网络的电力系统短期负荷预测研究
摘要
EMS是能量管理系统的英文缩写，而其中有一部分对于电力系统是尤为重要的，就是负荷预测。
负荷预测工作的重点是精度，现在越来越多的人工智能算法不断运用在这一领域，以此来提高它。但是人工智能算法以及人工网络发展相当快速，规模数量更是浩如烟海，俗话说：工欲善其事必先利其器，显然如果选取的算法、原理不够好，不够完善，势必会破坏研究的准确性。
那么，怎么才能从无穷无尽的人工智能算法中找到一款即快速又简单，还能提高精度？
本文基于Elman神经网络，结合实际某地区08年的负荷数据及负荷曲线，训练Elman神经网络并让其预测，最后与实际负荷曲线进行
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