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基于ANN的短期电压稳定快速预测与实现

摘要

本次课题为提高短期电压稳定预测的速度和精度，提出一种基于误差反向传播算法（Backpropagation，BP）的人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN），该算法采用梯度下降法，将输出误差（期望输出与实际输出之差）通过隐藏层反向传导直至输出层，并将误差平均分摊给个个神经元，以此作为各个神经元修改权值的依据，直至误差信号减少到最低限度，该算法有效地降低了神经网络训练过程中发生过拟合情况的概率，提升了神经网络的训练速度和预测精度。最后，以IEEE39标准节点系统进行仿真分析，从训练