【预测模型】神经网络的电力负荷预测模型【Matlab 211期】

一、简介

基于matlab Elman神经网络的电力负荷预测模型

二、源代码

**%% 清空环境变量

clc;
clear all
close all
nntwarn off;

%% 数据载入

load data;
a=data;

%% 选取训练数据和测试数据

for i=1:6
    p(i,:)=[a(i,:),a(i+1,:),a(i+2,:)];
end
% 训练数据输入
p_train=p(1:5,:);
% 训练数据输出
t_train=a(4:8,:);
% 测试数据输入
p_test=p(6,:);
% 测试数据输出
t_test=a(9,:);

% 为适应网络结构 做转置

p_train=p_train';
t_train=t_train';
p_test=p_test';


%% 网络的建立和训练
% 利用循环，设置不同的隐藏层神经元个数
nn=[7 11 14 18];
for i=1:4
    threshold=[0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1];
    % 建立Elman神经网络 隐藏层为nn(i)个神经元
    net=newelm(threshold,[nn(i),3],{
    
    'tansig','purelin'});
    % 设置网络训练参数
    net.trainparam.epochs=1000;
    net.trainparam.show=20;
    % 初始化网络
    net=init(net);
    % Elman网络训练
    net=train(net,p_train,t_train);
    % 预测数据
    y=sim(net,p_test);
    % 计算误差
    error(i,:)=y'-t_test;
end**

三、运行结果

四、备注

完整代码或者代写添加QQ 912100926
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