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基于有动量和自适应lr梯度下降法BP神经网络的城市用电量预测技术 被引量:3

City's electricity consumption forecasting techniques based on the BP neural network about momentum and adaptive lr gradient descent method
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摘要 文章在标准BP(Back Propagation)神经网络算法的基础上,增加了动量和自适应来进行改进,给出了改进的公式和算法,并应用于城市用电量的预测工作。通过Matlab仿真可知训练效果良好,仿真的数据预测结果具有一定的实用参考价值。 Based on the standard BP neural network algorithm, the article increases the momentum and adaptive to make improvements. And the improved formula and algorithm are given and applied to the city's electricity consumption forecast work. Through the Matlab simulation, it shows good training effect, and the simulation data has a certain practical reference value to predict the result.
作者 邓子云
出处 《江苏科技信息》 2018年第3期32-34,共3页 Jiangsu Science and Technology Information
关键词 动量 自适应 梯度下降 BP神经网络 城市用电量预测 momentum adaptive gradient descent BP neural network city's electricity consumption forecast
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