递归神经网络及其在电力短期负荷预测中的应用

本文用递归神经网络逼近非线性ＡＲＭＡ模型预测电力短期负荷。与传统方法以及前馈神经网格方法比较，递归神经网络由于其能自学习逼近非线性ＡＲＭＡ模型而具有较高的预测精度，预测方法也比较简单。这在我国电力供应紧张的情况下，对提高我国的电力负荷预测水平，合理安排电力生产计划具有一定的现实意义。