Matlab实现基于BP神经网络的电力负荷预测模型（含完整的程序和代码详解）

内容概要：本文介绍了如何利用Matlab实现基于BP神经网络的电力负荷预测模型。该模型通过前向传播和反向传播调整权重，适用于非线性时序预测问题，主要应用于电力系统调度、能源管理和需求预测等领域。文中详细展示了数据加载与预处理、模型构建与训练、预测与评估以及可视化结果等各个环节的实现步骤，并提供了完整的代码示例和详细解释。 适合人群：具备一定编程基础，尤其是熟悉Matlab和机器学习基础知识的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：① 需要在电力系统中进行精确的负荷预测，为系统调度和优化提供依据；② 需要理解和掌握BP神经网络的工作原理和实现方法。 其他说明：项目具有高效性和灵活性，支持大规模数据处理和参数调整。未来可以尝试更复杂的模型（如LSTM、GRU等）、引入更多特征并实现实时预测系统。建议在学习过程中结合代码和理论知识，逐步深入理解和应用BP神经网络。