基于Elman神经网络的负荷预测研究及源代码
随着社会发展，电力系统在现代化建设中日益重要，而负荷预测作为电力系统运行管理中的核心问题之一，其准确性已经成为保证电网安全稳定运行的前提。传统的负荷预测方法往往需要大量的历史数据以及统计分析，且其精度不高。近年来，基于人工智能技术的负荷预测方法逐渐兴起。
Elman神经网络是一种常用的人工神经网络模型，其具有反馈连接的特点，可以对序列数据进行建模，并被广泛应用于各个领域的预测问题中。本篇文章将介绍如何应用Elman神经网络进行电力负荷预测，并给出相应的源代码实现。
首先，我们需要准备好数据集。本文采用了国内某城市的历史电力负荷数据集，共包含365天的负荷数据，每天288个时间点的负荷值。为了方便，我们将数据集按时间顺序排列，并使用了Matlab中自带的数据存储格式.mat，方便后续读取。
接下来，我们需要对数据进行预处理。由于Elman神经网络需要输入特定的格式，我们首先需要将数据按照时间窗口进行切分，每个时间窗口包含t个连续时间点的负荷值。在本篇文章中，我们将时间窗口大小设置为24，即一天的负荷数据作为一个时间窗口。同时，我们还需要对数据进行归一化处理，将数据缩放到[0,1]范围内，以便更好地进行训练。
接下来，我们就可以开始搭建Elman神经网络模型。在本篇文章中，我们使用了Matlab自带的神经网络工具箱进行建模。具体来说，我们需要设置神经网络的输入层、隐藏层和输出层，其中隐藏层采用Elman反馈连接。在本篇文章中，我们将隐藏层的节点数设置为10。关于如何设置神经网络的参数，我们可以通过试错法进行优化，本文不再详述。
在搭建好神经网络之后，我们需要对其进行训练。在本文中，我们