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
往期回顾>>>>>>
【预测模型】粒子群之lssvm预测模型【Matlab 005期】
【lssvm预测】鲸鱼优化算法之lssvm预测【Matlab 006期】
【SVM预测】蝙蝠算法之SVM预测模型【Matlab 007期】
【SVM预测】灰狼算法优化之SVM支持向量机预测模型【Matlab 008期】
【预测模型】基于BP神经网络的预测模型【Matlab 009期】
【lssvm预测】蝙蝠算法之改进的最小二乘支持向量机lssvm预测【Matlab 010期】
【ISTM预测】鲸鱼优化算法之改进的lSTM预测【Matlab 045期】
【SVM预测】蝙蝠算法之改进SVM预测模型【Matlab 046期】
【lSSVM预测】鲸鱼优化算法之lSSVM数据预测【Matlab 140期】
【ANN预测模型】差分算法之改进ANN网络预测【Matlab 141期】
【预测模型】RBF神经网络预测模型【Matlab 142期】
【预测模型】SVM回归预测算法之预测股票趋势【Matlab 143期】
【预测模型】BP神经网络之模型优化预测【Matlab 176期】
【预测模型】RLS算法之数据预测【Matlab 177期】
【预测模型】碳排放约束下之煤炭消费量优化预测【Matlab 178期】