论文BP神经网络在用电用户分类中的应用是关于神经网络方面的论文题目、论文提纲、神经网络论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。
摘 要： BP神经网络在解决非线性复杂系统中存在很大的优势.针对家庭用电设备自身的负荷特点,以广州供电局用户用电设备能耗数据作为训练样本,利用BP神经网络构建用电设备能耗分析模型,选定能够反映对象特性的能效指标,确定神经元数,构建用户分类指标,依据训练的BP神经网络进行用户划分,实现用户间的能效对比分析.结果表明,模型收敛性较好,所得分析结果绝对误差较小.因此,利用BP神经网络进行用户能效分析的结果具有实用性和有效性.
关键词： BP神经网络； 能效分析； 负荷辨识； 多元线性回归； 用户划分
中图分类号： TN711?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）09?0156?03
Abstract： The BP neural network has great advantage to solve the nonlinear complex system. According to the characteristics of the household electricity load itself, the electrical equipment energy consumption data of the users attaching to Guangzhou Power Supply Bureau is taken as the training sample. The BP neural network is used to construct the energy consumption analysis model of the electrical equipment. The energy efficiency index which can reflect the target features is selected to determine the quantity of the neurons, and construct the users classification index. The users are classified according to the trained BP neural network to realize the energy efficiency contrastive analysis among users. The results show that the model has good convergence, and the analysis result has all absolute error. Therefore, the BP neural network used to analyze the users′ energy efficiency has practicability and ailability.
Keywords： BP neural network； energy efficiency analysis； load identification； multiple linear regression； users classification
0 引 言
随着人们生活水平的提高及阶梯电价、峰谷电价的实施,用户用电行为特征也逐渐发生了变化.充分了解家庭用户的多样能源诉求,科学准确地反映用户的能效状况,再有针对性地为用户创新的个性化节能增效解决方案,从而实现用户的节能减排和电能成本降低,对助推电网整体能效水平提升、提高企业竞争力和服务感知,减少不必要的能源浪费具有积极作用.因此,如何根据对用户用电行为和耗电量分析,针对用电负荷不确定性、非线性、随机性的自身特点,通过预测模型算法及设备、同区域横向比对等方式是研究用户负荷预测、用户节能策略的依据.BP神经网络高度的自学习、自组织和自适应能力,在输入和输出样本之间建立起一种高度非线性的映射,其通过优化使用最广的梯度下降法,利用迭代运算求出权值,为优化问题的可调参数加入一定的隐节点,使求解更精确,被广泛地应用于各领域的预测模型中.
1 BP神经网络
BP神经网络是一种多层前馈神经网络,该网络的主要特点是信号前向传递,误差反向传播.在前向传递中,输入信号从输入层经隐含层逐层处理,直至输出层.每一层的神经元状态只影响下一层神经元状态.如果输出层得不到期望输出,则转入反向传播,根据预测误差调整网络权值和阈值,从而使BP神经网络的预测输出能够不断地逼近期望输出.神经网络原理就是利用输出后的误差估计输出层的直接前导层的误差,再用这个误差估计更前一层的误差,如此一层一层的反傳下去,就获得了所有其他各层的误差估计.BP神经网络的结构图如图1所示.
BP算法的核心是数学中的“负梯度下降”理论,即BP网络的误差调整方向总是沿着误差下降快的方向进行,常规三层BP网络权值和阈值调整公式如下：
式中：为网络输出与实际输出样本之间的误差平方和即误差函数.BP神经网络每一次学习训练之后,都会进行学习结果的判别.判别的目的在于检查输出的误差是否满足允许的标准；为网络的权值调整幅度；为时刻输入层第个神经元与隐含层第个神经元之间的权值,即连接强度系数；为时刻隐含层第个神经元与输出层第个神经元之间的权值；为神经元的阈值,BP神经网络学习训练方式的流程如图2所示.
2 基于BP神经网络用户能效设计及分析应用
基于BP神经网络建立用户用电设备能效评估模型,主要分为三个阶段：第一阶段设计用户分类的BP神经网络,选定能够反映对象特性的能效指标,确定样本数据、隐藏层神经元数.第二阶段,训练神经元网络,将BP网络输入训练样本转化为对应位向量,构建用户分类指标.第三阶段,依据训练好的BP神经网络进行用户划分,实现用户间能效对比分析.
总结:该文是关于神经网络论文范文，为你的论文写作提供相关论文资料参考。
参考文献：
1、 改进PSO—BP神经网络分类器设计 摘 要：针对BP神经网络的缺陷容易导致分类器精度低的问题，给出了改进粒子群算法。该算法在标准粒子群算法中融入混沌优化算法、动态惯性权重和动态学习。
2、 基于BP神经网络心电信号智能诊断设计 摘 要： 结合差分阈值法、多重神经网络心电诊断方法提出一种新型的递进型双层BP神经网络心电信号智能诊断设计。采用差分阈值法检测QRS波特征点，通。
3、 基于BP神经网络的高空气象数据挖掘方法 摘 要： 针对传统的高空气象数据挖掘方法中存在的数据挖掘深度问题，提出一种基于BP神经网络技术的高空气象数据挖掘方法。采用BP神经网络技术以及小。
4、 基于BP神经网络北京市物流需求预测 摘 要：随着物流在国民经济中重要性的提高，对于物流需求的准确预测成了物流发展规划中重要的一部分。选取了对物流需求影响较大的七个指标构建了一个三层。
5、 优化BP神经网络在玉米产量预测中应用 摘 要：玉米产量预测一直是农业发展过程中的重要组成部分。神经网络算法以其较好的非线性优化拟合能力应用于玉米产量的预测中。但是传统的神经网络算法具。