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装修网站大全,wordpress flash加载插件,wordpress前台发文,南通市港闸区城乡建设局网站MATLAB仿真bp神经网络预测电力负荷 商品形式#xff1a;程序 实现功能#xff1a;使用前几日负荷数据预测未来负荷数据 使用bp神经网络 得到误差分析图电力负荷预测这活儿挺有意思的#xff0c;咱们今天用MATLAB整点实际的。先说说思路#xff1a;拿前7天的负荷数据当输入…MATLAB仿真bp神经网络预测电力负荷 商品形式程序 实现功能使用前几日负荷数据预测未来负荷数据 使用bp神经网络 得到误差分析图电力负荷预测这活儿挺有意思的咱们今天用MATLAB整点实际的。先说说思路拿前7天的负荷数据当输入预测第8天的数据。BP神经网络这玩意儿虽然老派但处理时间序列预测还是能打的。先看数据预处理部分。咱们得把原始数据归一化到[-1,1]MATLAB自带的premnmx函数贼好用[inputn,inputps] premnmx(input); [outputn,outputps] premnmx(output);归一化这步千万不能省不同量纲的数据直接扔给神经网络训练效果绝对扑街。premnmx函数自动处理缩放比例inputps结构体里存着原始数据的最大最小值预测完记得用postmnmx反归一化。网络结构是关键咱们试试三层的经典配置net newff(inputn, outputn, [10,8], {tansig,tansig,purelin}, trainlm); net.trainParam.epochs 1000; net.trainParam.goal 1e-5;这里隐藏层设了10和8个节点别照搬啊各位实际得用交叉验证慢慢调。trainlm训练算法收敛快但数据量大的时候内存可能撑不住这时候可以换trainscg。训练过程咱们加个进度条看着踏实net.trainParam.showWindow true; net train(net, inputn, outputn);注意看训练误差曲线要是出现剧烈抖动八成是学习率设高了。MATLAB默认自适应调整其实挺智能的新手别手贱乱改参数。预测完得画个对比图才有说服力plot(1:length(real_load),real_load,b-o,1:length(predict_load),predict_load,r-*) legend(真实值,预测值) title(电力负荷预测效果) xlabel(时间点);ylabel(负荷量)这图一出来老板能不能点头就看曲线贴合程度了。别光顾着好看误差分析才是重头戏error predict_load - real_load; figure histogram(error,20) title(预测误差分布) xlabel(误差值);ylabel(频次)误差直方图要是呈现正态分布那最好不过要是出现明显偏移说明模型存在系统偏差得回去检查数据预处理或者网络结构。最后说个坑时间序列预测千万要注意数据顺序之前有个哥们儿把数据打乱训练结果预测出来完全没法看。记住用con2seq函数把数据转成时序格式别让神经网络误会了数据间的先后关系。完整代码大概两百行左右核心就这些。自己跑的时候注意调整滑动窗口大小7天不是金标准有的场景用3天效果反而更好。预测这玩意儿就跟炒菜似的火候得自己慢慢试。