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2023-06-23 发布于四川
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本发明提供一种基于ELMAN神经网络的短期负荷的预测方法，属于冷热电负荷测领域，S1、采集一段时间的综合能源系统、气象数据系统、教务系统中数据；S2、将数据归一化处理；S3、将数据划分为训练样本和测试样本，输入Elman神经网络模型；S4、建立Elman神经网络模型，设置模型参数；S5、设置Elman神经网络模型中隐藏层和承接层神经元的数量；S6、获得Elman神经网络模型最优参数。通过分析影响需求侧冷、热、电负荷的主要因素确定模型结构，通过训练确定模型参数，并用模型精确预测出短期负荷，为电力控

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113435654 A (43)申请公布日 2021.09.24 (21)申请号 202110755328.4 (22)申请日 2021.07.05 (71)申请人江苏城乡建设职业学院

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