【摘 要】
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在神经网络短期负荷预测中,输入数据的复杂性和冗余性给网络训练的效率和预测精度造成了显著的负面影响,本文采用输入变量贡献分析方法,根据输入变量对输出贡献的大小划分主
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在神经网络短期负荷预测中,输入数据的复杂性和冗余性给网络训练的效率和预测精度造成了显著的负面影响,本文采用输入变量贡献分析方法,根据输入变量对输出贡献的大小划分主要变量和次要变量;在保留主要变量的基础上再采用主成分分析方法消除变量间的线性相关.针对经分析处理后的数据建立的神经网络,结构大为简化,训练时间大幅度缩短,预测精度亦有一定程度的提高.
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