基于BP神经网络的预测及故障诊断
基于神经网络算法的智能设备故障诊断系统的设计
基于神经网络算法的智能设备故障诊断系统的设计随着智能设备的普及和广泛应用，智能设备故障诊断系统的需求也越来越重要。
传统的故障诊断方法，主要是基于人工经验和专业知识，但由于设备结构复杂，标准化程度低，人工诊断准确率低，效率低，成本高，无法满足快速、准确的故障诊断需求。
因此，基于神经网络算法的智能设备故障诊断系统应运而生。
一、神经网络算法介绍神经网络是一种结构类似人脑的算法，是一种模仿人类神经系统模式的算法。
它可以从数据中学习，并基于数据进行推理、决策。
对于智能设备故障诊断系统来说，神经网络算法可以通过对设备的信号和表现进行学习、分析、预测，并识别设备的故障类型。
二、神经网络的应用在实际应用中，神经网络算法可以应用于多个领域。
例如，在工业领域中，神经网络可以对设备故障进行智能诊断和预测。
在医学领域中，神经网络可以应用于医学图像识别和疾病预测。
在金融领域中，神经网络可以应用于风险评估和市场预测。
在物联网领域中，神经网络可以应用于智能交通、智能家居、智能制造等多个方面。
三、智能设备故障诊断系统的设计针对智能设备故障诊断系统的需求，该系统的设计流程如下：1. 数据采集：通过传感器或其他检测设备采集设备的状态数据，包括工作电压、工作温度、工作时间、运行频率等。
2. 数据预处理：将采集到的原始数据进行预处理、清洗、去噪、降维等操作，以提高数据的质量和减小数据集规模。
3. 特征提取：通过特征提取技术，从预处理的数据中提取出与故障相关的特征，例如时间序列分析、频域分析、小波分析等。
4. 模型建立和训练：利用神经网络算法，进行模型的建立和训练，并对模型进行优化，使得模型的泛化能力和预测准确率更高。
5. 故障诊断和预测：将实时采集到的状态数据输入已训练好的神经网络模型中，进行故障的诊断和预测，并输出故障种类、位置和程度等信息。
6. 诊断反馈和维护：将诊断结果反馈给操作员，并进行故障的修复和维护。
四、智能设备故障诊断系统的优点相比传统的故障诊断方法，基于神经网络算法的智能设备故障诊断系统有以下优点：1. 自适应性和灵活性较强：由于神经网络算法可以从数据中学习和推理，因此具有自适应性和灵活性，可以适应不同设备和环境的变化。
基于BP神经网络的无人机故障诊断专家系统研究
用于无人 机 系统的故 障诊 断 中。给 出了该诊 断 系统的具体 结构组成 和诊 断流程 ，并 以无人机 的遥测遥控 系统为例进行 了实
例诊 断 ，最后给 出 了系统软 件的 实现 方式。结果表明 ，该 系统 能有效地对无人机 系统进行 快速 准确地诊 断 ，具有很好 的应
用前 景 。
关键词 ：无人机 系统 ；专家 系统 ；Ｂ Ｐ神 经网络 ；故障诊 断 中图分类号 ：ＴＰ ８ Ｉ３ 文献标识码 ：Ａ 文章编号 ：１ ７ － ８ ０ （０ １ ４ １７ ０ ６ ２ ９ ７ ２ １ ）０－０ ３－ ３
Ｖｏ ．４ Ｎｏ４ １ ３ ． Ｄ ｃ２ １ ｅ ．０ １
基于 Ｂ Ｐ神经 网络 的无人机故 障 诊 断专家 系统研 究
马岩 ，曹金成 ，黄 勇 ，李 斌
（． １空军航空大学 ，长春 摘 １０ ２ ；２ 军航 空兵第 ２ 师 ，杭州 ３０ ２ ． 空 ８ ３ ００ ） １ ０ ０ 要 ：针 对无人机 系统故障复 杂度 高、非 线性强 、故 障现 象多种 多样等特点 ，提 出将 专 家系统 与Ｂ Ｐ神经 网络相 结合应
Ｍ Ａ ｈ ， ＣＡＯ ｉ ｃ ｅ ｇ ， ＨＵ ＡＮＧ ｎ ， ＬＩ Ｂｉ Ｙａ Ｊｎ ｈ ｎ Ｙｏ ｇ ｎ
（． ｉ ｉｎＵ ｉｅｓ ｙ ｆ ｒ ｏｃ ，Ｃ ａｇｈ ｎ１０ ２ ； ２ Ｄｉｉｏ ． ｒ ｏｃ ，Ｈａｇｈ ｕ３ ０ ０ ） １ Ａｖ ｔ ｎｖｒｉ ｒｅ ｈ ｎ ｃｕ ３ ０ ２ ａｏ ｔ ｏ ＡｉＦ ． ｖｓ ｎＮｏ２ Ｏｆ ｒｅ ｉ ８ ＡｉＦ ｎ ｚｏ １０ ０
Ａｂ ｔａ ｔ Ａｃ ｏｄｎ ｏ ｔ ｅ ｏ ｌｘｔ ． ｖ ｒ ｔ ａ ｄ ｎ ｎｉｅｒ ｓ ｒ ｃ： ｃ ｒ ｉｇ ｔ ｈ ｃ ｍｐｅ ｉ ｙ ａｉ ｙ ｎ ｏ ｌ ａ ｍｏ ｅ ｆ ＵＡＶ ｓ ｓｅ ａ ｌ ． ａ ｃ ｍ ｂｎ ｄ ｍ ｅｈ ｄ ｂ ｓｄ ｅ ｎ ｄ ｏ ｙ ｔｍｓ ｆｕｔ ｓ ｏ ｉｅ ｔｏ ａ ｅ
基于BP神经网络的全贯流电机泵故障诊断
Internal Combustion Engine &Parts0引言在机电一体化程度越来越高和人工智能迅速发展的今天，全贯流泵作为新型电机泵在故障检测这方面目前还是空白，本文主要是通过BP 神经网络算法来进行全贯流电机泵的故障分析检测及预测。
因为缺少大量的全贯流泵的故障试验数据和仿真模拟数据，本文通过参考贯流泵和潜水泵的故障，对全贯流泵的故障进行预测分析，得出故障频率特性，再通过运用BP 神经网络对模拟数据进行处理，得出故障分析检测及预测。
1概述1.1BP 神经网络简介BP （Back Propagation ）神经网络[1-3]应用比较广泛。
BP网络的结构图：BP 神经网络由输入层、中间层（或隐层）和输出层组成。
BP 神经网络的学习流程比较特殊。
以下为神经网络算法的流程：首先初始化神经网络的输入值，然后根据输入层和中间层的计算输出信号，用输出的信号与期望值相比较，如果误差满足设定的范围内，则学习结束；否则学习修正权值，再次进入迭代学习过程，直到误差在设定的范围内或者迭代次数结束，学习结束。
1.2全贯流泵简介全贯流泵（Entirely Tubular Pump ）全称全贯流潜水电泵，又叫湿定子潜水贯流泵，是现代一种新型电机一体化产品[4]，是潜水电机与贯流泵两种技术的融合，其原理是电机的转子代替了水泵的叶轮外壳，水泵叶片安装在电机转子内腔，使电机与泵站融为一体，没有叶顶间隙，水泵的无效部分进而转变成为有效部分，既延续了潜水电泵组装便捷、组建经费少、噪音小散热优良等优点[5]，又增添了全贯流泵通道流畅、装置效率高的特点[6]。
1.3故障诊断故障诊断是一种了解和掌握机器在运行过程中的状态，确定其整体或局部正常或异常，早期发现故障及其原因，并能预报故障发展趋势的技术[7-8]。
要对系统进行故障诊断，首先必须对其进行检测，在发生系统故障时，对故障类型、故障部位及原因进行诊断，最终给出解决方案，实现故障恢复。
基于BP神经网络的转辙机故障检测方法
基于BP神经网络的转辙机故障检测方法
吴卉
【期刊名称】《铁路计算机应用》
【年(卷),期】2024(33)3
【摘要】为提高城市轨道交通中ZDJ9型转辙机故障维修效率,提出基于反向传播(BP,Back Propagation)神经网络的转辙机故障检测方法。
文章深入分析转辙机动作电流采集原理及现场转辙机转换过程中不同阶段电流曲线特征,确定故障电流曲线种类;对转辙机转换过程中动作电流曲线进行小波分解与重构,对重构后的曲线进行关键特征值提取,将其作为基于BP神经网络的故障检测模型训练数据,最终经过8 000次迭代训练后,故障检测模型的故障检测准确率达到96%,表明该方法能够有效检测转辙机故障及其故障类型。
【总页数】6页(P79-84)
【作者】吴卉
【作者单位】中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所
【正文语种】中文
【中图分类】U284.72;U284.92;TP39
【相关文献】
1.基于最小二乘和BP神经网络算法的转辙机测力方法探究
2.基于WPT和BP神经网络的转辙机故障诊断方法研究
3.基于BP神经网络的光伏发电设备故障检测方法研究
4.一种基于BP神经网络的移动通信网络故障检测方法
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基于BP神经网络光伏发电系统的稳定优化与故障诊断
信息化工业科技创新导报 Science and Technology Innovation Herald2DOI：10.16660/ki.1674-098X.2019.16.002基于BP神经网络光伏发电系统的稳定优化与故障诊断李昊 严新迪 戴耀威(中国矿业大学徐海学院 江苏徐州 221000)摘 要：光伏发电在我国的发电总量比例虽然很小，但呈现逐年上升的趋势，目前多地建立起了光伏发电站，将产生的电能并入到交流电网中。
但一般的 PI调节控制并不能解决光伏并网逆变系统稳定性差的问题，而且在环境极为恶劣的情况下，光伏发电系统还会发生多种故障。
为了能够提高光伏发电系统的稳定性能，本文在传统光伏发电系统的基础上采用神经网络进一步优化需要对光伏发电输出功率进行预测。
光伏发电并网逆变器因其内部存在电感、电容等非线性器件，所以控制难度较大。
并通过测取光伏发电的输出电压、电流与逆变器输出电压进行分析，从而检测出光伏发电系统中的故障。
关键词：光伏发电系统 BP神经网络 稳定性 逆变器中图分类号：TM91 文献标识码：A 文章编号：1674-098X(2019)06(a)-0002-02由于不可再生资源的日益减少以及全球环境的恶化导致世界各国对太阳能发电的开发格外重视。
但目前就我国对光伏发电而言，发电所占的比例并不高，且呈现逐年升高的趋势，但发电系统的稳定性差和并网电流谐波高依然是两个非常严重的问题。
此外，我国的绝大多数光伏发电站建立在新疆、西藏和青海等西北的平原、沙漠等人烟稀少、面积广阔的地方，传统的人工检测效率低且检测中存在人身安全的隐患，已经远远不能够满足我国的光伏发电系统对诊断故障的要求。
而神经网络方法在实时故障诊断方面以其较高的故障诊断效率和较低的运行成本，受到了企业的喜爱。
1 光伏发电系统的基本工作原理及影响因素1.1 光伏发电系统的基本工作原理光伏发电系统的基本工作原理如下：当太阳能电池板光伏阵列将吸收的光能通过光伏效应转化为直流电后通过控制器的控制选择，利用逆变器将直流电转变成交流电，将所产生的电能并列到交流电网中或直接供给负载使用。
基于BP神经网络的模拟电路故障诊断
基于BP神经网络的模拟电路故障诊断作者：戴毓彭良玉来源：《现代电子技术》2013年第16期摘要：提出了一种基于小波多层分解和BP神经网络相结合的模拟电路故障诊断方法。
该方法利用了多层小波分解优异的时频特性来提取故障特征参数，进行能量特征提取、归一化，并结合BP网络强大的非线性分类能力和快速的收敛特性构造了一种既能用于诊断单故障，又能诊断多故障的模型。
以ITC’97标准电路中的CTSV滤波电路为诊断实例进行了仿真实验仿真，结果表明该方法比传统BP网络方法的学习收敛速度快得多。
关键词： BP神经网络；模拟电路；故障特征；故障诊断中图分类号： TN911⁃34 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X（2013）16⁃0009⁃03客观世界信号的本质决定了模拟电路的普遍性和不可替代性。
模拟电路由于故障模型复杂、元件参数的容差、非线性、噪声以及大规模集成化等现象使电路故障信息表现为多特征、高噪声、非线性的数据集，且受到特征信号观测手段、征兆提取方法、状态识别技术、诊断知识完备程度以及诊断经济性的制约，使模拟电路的故障诊断技术滞后于数字电路故障诊断技术而面临巨大的挑战。
而神经网络是对生物神经系统的功能抽象，以分布方式存储信息，有很强的容错能力和自学习能力，能够对网络的输入产生联想输出，具有处理模糊信息的能力[1]，其理论研究和实际应用进入了一个蓬勃发展的时期[2]。
1 BP神经网络1.1 BP网络模型多层网络学习算法训练的神经网络即BP神经网络。
BP网络的信息从输入层流向输出层，因此是一种多层前馈神经网络。
由BP神经元构成的二层网络如图1所示[2]。
由于BP网络神经元采用的传递函数通常是可微函数，所以可以实现输入和输出间的任意非线形映射[3]，因此在诸如模式识别、状态预测等很多方面应用十分广泛。
1.2 BP学习规则BP算法由两部分组成：信息的正向传递与误差的反向传播。
在正向传播过程中，输入信息从输入经过隐含层逐层计算传向输出层，每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。
基于神经网络的故障诊断与预测研究
基于神经网络的故障诊断与预测研究近年来，随着科技的快速发展，神经网络在各个领域中发挥着越来越重要的作用。
其中，基于神经网络的故障诊断与预测技术在工业控制、汽车制造和电力系统等领域中具有广泛的应用前景。
本文将就基于神经网络的故障诊断与预测研究进行探讨，以期为相关领域的研究者和工程师提供一些参考。
第一部分：神经网络在故障诊断与预测中的应用概述故障诊断与预测技术是工业生产和设备维护中至关重要的环节。
传统的方法通常基于规则和统计模型，但这种方法往往对复杂系统的故障诊断和预测有一定的局限性。
而基于神经网络的方法通过模拟人脑神经网络的学习和记忆能力，具备了对大规模、非线性系统进行故障诊断和预测的能力。
神经网络作为一种机器学习算法，在故障诊断与预测中的应用主要有两个方面：模式识别和预测建模。
模式识别方面，神经网络可以通过监督学习的方法，从大量的故障样本中学习故障模式，并通过对设备或系统传感器数据进行实时监测，实现对故障的自动诊断。
预测建模方面，神经网络可以通过历史故障数据和其它相关数据建立预测模型，并通过将实时传感器数据输入到模型中，预测未来发生的故障，从而实现故障的提前预测和预防。
第二部分：基于神经网络的故障诊断与预测方法在基于神经网络的故障诊断与预测方法中，常用的网络结构包括前馈神经网络、循环神经网络和深度神经网络等。
这些网络可以通过监督学习和无监督学习的方法进行训练，以实现对故障的准确诊断和预测。
在监督学习中，可以通过构建带标签的故障数据集，来训练神经网络模型。
模型可以根据输入的传感器数据判断是否存在故障，并输出故障的类别或预测结果。
而无监督学习方法则不依赖于带标签的故障数据集，通过对传感器数据进行聚类分析和异常检测，实现对故障的识别和预测。
基于神经网络的故障诊断与预测方法也可以与其他技术相结合，如模糊逻辑、遗传算法和支持向量机等。
这些方法的结合可以提高故障诊断和预测的准确性和可靠性。
第三部分：基于神经网络的故障诊断与预测应用案例基于神经网络的故障诊断与预测方法已经在多个领域得到了广泛应用。
基于神经网络的自动化故障诊断系统
基于神经网络的自动化故障诊断系统在当今科技飞速发展的时代，各种复杂的系统和设备在我们的生活和工作中扮演着至关重要的角色。
从大型工业生产线到智能交通系统，从航空航天设备到医疗仪器，这些系统的正常运行对于保障生产效率、公共安全和人们的生活质量都具有极其重要的意义。
然而，随着系统的复杂度不断增加，故障的发生也变得越来越难以预测和诊断。
传统的故障诊断方法往往依赖于人工经验和有限的检测手段，不仅效率低下，而且准确性难以保证。
在这样的背景下，基于神经网络的自动化故障诊断系统应运而生，为解决这一难题提供了一种全新的、高效的解决方案。
神经网络，这个听起来有些神秘的术语，实际上是一种模仿人类大脑神经元工作方式的计算模型。
它由大量相互连接的节点（也称为神经元）组成，通过对大量数据的学习和训练，能够自动提取数据中的特征和模式，并基于这些学习到的知识进行预测和决策。
将神经网络应用于故障诊断领域，就是利用其强大的模式识别和学习能力，从系统运行过程中产生的海量数据中发现潜在的故障特征和规律，从而实现对故障的快速、准确诊断。
那么，基于神经网络的自动化故障诊断系统是如何工作的呢？首先，我们需要收集系统正常运行和各种故障状态下的相关数据，这些数据可以包括传感器测量值、设备运行参数、工作环境条件等。
然后，将这些数据进行预处理和标注，以便神经网络能够理解和学习。
预处理的过程可能包括数据清洗、去噪、特征提取等操作，标注则是为了告诉神经网络哪些数据代表正常状态，哪些数据代表不同类型的故障状态。
接下来，就是神经网络的训练过程。
在这个过程中，神经网络通过不断调整其内部的连接权重和参数，试图最小化预测结果与实际标注之间的误差。
经过多次迭代和优化，神经网络逐渐学习到了数据中的潜在模式和规律，从而能够对新的、未见过的数据进行准确的预测和诊断。
当系统实际运行时，实时采集到的数据会被输入到已经训练好的神经网络中。
神经网络会迅速对这些数据进行分析和处理，并输出诊断结果，告诉我们系统是否处于正常状态，如果存在故障，还会指出故障的类型、位置和严重程度等信息。
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设F为学习样本，F=(A，Y)，A=(a1，a2， a3，……，a10)；Y={y1，y2，y3，y4}。其中，A为 样本输入，y为目标输出，ai∈A(i=1，2，……， 19)为故障现象。当ai=0时表示不存在该故障现象， 当ai=1时表示存在该故障现象；yi∈Y(i=1，2，3， 4)为输出层对应单元的输出，当y={1，0，0，0} 时表示第1个故障部位存在，其它故障部位不存在。 例如，当Y={0，0，1，0}时表示连杆轴承响，当 Y={0，0，0，1}时表示曲轴轴承响等。当网络结 构和学习样本选取后，就可以训练神经网络。 采取18个典型样本训练网络，当迭代次数达到 3000次时，误差为0.0001。训练过程误差曲线如 图所示。至此，神经网络已经训练好，网络达到 稳定状态。用最后2个样本进行测试，正确率达到 100％。
BP网络的学习由4个工程组成： 模式顺传播 误差逆传播 记忆训练 学习收敛 BP神经网络的重要优势在于：学习性和自动调整 性 目前主要用于：特征的提取、过程的控制和状态 的预测 实用对象：非线性问题 本课题就是利用其具有的较强的非线性映射特性， 来预测电力系统的负荷
2、基于BP神经网络的汽车发动机故 障诊断
5.参考文献
1. 飞思科技产品研发中心. 神经网络理论与 MATLAB7实现.北京:电子工业出版社.2006 2. 闻新,周露,李翔,张宝伟.MATLAB神经网 络仿真与应用.北京:科学出版社.2003,7 3. Kevin M. Passino, Stephen Yurkovich. Fuzzy Control模糊控制.北京:清华大学出版 社.2001
0.2352 0.2506 0.5
0.2542 0.3125 0 0.2601 0.3198 0 0.2579 0.3099 0 0.2301 0.2867 0.5 0.2234 0.2799 1
2004-7-20
2004-7-21
0.2123 0.1257 0.1343 0.2079 0.5579 0.5716 0.7059 0.7145 0.7205 0.7401 0.8019 0.8136
0.2335 0.1322 0.1534 0.2214 0.5623 0.5827 0.7198 0.7276 0.7359 0.7506 0.8092 0.8221 0.2368 0.1432 0.1653 0.2205 0.5823 0.5971 0.7136 0.7129 0.7263 0.7153 0.8091 0.8217 0.2342 0.1368 0.1602 0.2131 0.5726 0.5822 0.7101 0.7098 0.7127 0.7121 0.7995 0.8126 0.2113 0.1212 0.1305 0.1819 0.4952 0.5312 0.6886 0.6898 0.6999 0.7323 0.7721 0.7956 0.2005 0.1121 0.1207 0.1605 0.4556 0.5022 0.6553 0.6673 0.6798 0.7023 0.7521 0.7756
基于BP神经网络的预测及故障 诊断
1、 BP神经网络概述 2、基于BP神经网络的汽车发动机故障诊 断 3、基于BP神经网络的电力系统负荷预报 4、BP神经网络的不足与改进 5、参考文献
1、 BP神经网络概述
BP神经网络采用误差反馈学习算法，其学习过程 由正向传播和反向传播两部分组成。在正向传播 过程中，输入信息经隐含单元逐层处理并传向输 出层，如果输出层得不到期望的输出，则转入反 向传播过程，将实际值与网络输出之间的误差沿 原来的联接路径返回，通过修改各层神经元的联 系权值而使误差减小，然后再转入正向传播过程， 反复迭代，直到误差小于给定的值为止。将训练 样本训练完毕后，即可进行故障诊断。一般情况 下，学习的故障实例样本越多，诊断结果的准确 率越高。
根据BP网络的设计方法，一般的预测问题 都可以通过单隐层的BP网络实现，所这里用 单隐层的BP网络
输入向量设计
在预测日的前一天中，每隔2个小时对电力 负荷进行一次测量，这样一来，一天共测 得12组负荷数据 由于电力负荷还与环境因素有关，还需要 通过天气预报等手段获得预测日的最高气 温、最低气温和天气特征值（晴天、阴天 还是雨天） 因此，输入变量就是一个15维的向量
汽车发动机故障呈现多部位、多现象、 非线性等特点，因此诊断汽车发动机故障 较为困难，将BP神经网络的联想、推测、 记忆、学习等优点和误差反向传播算法应 用于汽车故障诊断，分析系统网络结构和 性能，利用实际测试的故障样本训练网络 并进行测试。
针对发动机异响的故障诊断为研究对象。发动机 异响包括活塞敲缸响、活塞销子响、连杆轴承响、 曲轴轴承响。 确定BP神经网络选取三层，即输入层节点数为19， 对应于19个故障现象；中间层节点数为5；输出 层节点数为4，对应于4个故障部位。利用发动机 异响，测试仪可以测试汽车发动机处于不同的工 况下。当发动机不同部位振动波形峰值超过限定 参数时，则认为该部位在该种工况下异响明显， 该故障现象代码为1，否则为0。从实践中测试出 训练神经网络的样本实例为20个，每个故障部位 5个。把20个样本输入给BP神经网络加以训练和 测试，从而判断发动机故障部位。在学习初期， 选取较高学习率；在学习后期，选取较小的学习 率。对应的故障现象可归纳为19种，如表所示：
0.2385 0.3125 0
0.2216 0.2701 1
2004-7-14
2004-7-15 2004-7-16 2004-7-17 2004-7-18 2004-7-19
0.2115 0.1201 0.1312 0.2019 0.5532 0.5736 0.7029 0.7032 0.7189 0.7019 0.7965 0.8025
负荷预报的通常的3种解决办法
1.统计技术 ：分时间系列模型和回归模型 。 缺点：不能充分利用对负荷性能有很大影 响的气候信息和其他因素，建立精确模型 困难 2.专家系统 ：利用专家的经验知识和推理规 则，使节假日或有重大活动日子的负荷预 报精度得到了提高 。 缺点：把专家知识和经验等准确地化为一 系列规则是不容易的
谢谢！
划分负荷类型和日期类型
纵观已经发表的文献资料，大体有以下几种划分 模式： 将一周的7天分为工作日（星期一到星期五）和 休息日（星期六和星期天）等两种类型 将一周分为星期一、星期二到星期四、星期五、 星期六和星期日等5种类型 将一周的7天每天都看作一种类型，共有7种类 型 这里采用第3种负荷划分模式，把每一天不加区 分地看作不同的类型
样Байду номын сангаас日期 2004-7-10 2004-7-11
电力负荷 0.2452 0.1466 0.1314 0.2243 0.5523 0.6642 0.7015 0.6981 0.6821 0.6945 0.7549 0.8215 0.2217 0.1581 0.1408 0.2304 0.5134 0.5312 0.6819 0.7125 0.7265 0.6847 0.7826 0.8325
训练结果
预报误差曲线
由图可见，网络预测值和真实值之间 的误差是非常小的，除了第6次出现了一个 相对比较大的误差之外，其余的误差都在0 左右。即使是第6次的误差也只有0.25，这 完全满足应用要求。
4、BP神经网络的不足与改进
基于BP神经网络的预测和故障诊断也存在 一些不足之处，如训练速度过于缓慢，一 般都要数千步以上；网络结构的确定缺乏 严格的理论根据，通常要靠经验选取，这 就需要具有较丰富的经验。针对上述不足， 我们在今后的工作中需要采取改进的BP算 法和结构优化算法，但也势必加大了BP网 络结构和算法的复杂程度。
BP神经网络结构简单、实现方法容易，为人 们提供了获取知识的框架。基于BP神经网络的故 障诊断系统具有柔性信息处理的特点，显示了非 常强的知识获取能力，较好地解决了传统专家系 统中知识获取的难题。可以将知识分布存储于每 个神经元上，学习效率高、容错能力强。同时， 对没有遇见过的故障也有良好的推理能力，即使 输入部分故障现象不准确甚至是错误信息时，系 统能进行综合判断，也能给出较为理想的结果， 从样本训练和故障验证性诊断来看，准确度非常 高。
0.2119 0.1215 0.1621 0.2161 0.6171 0.6159 0.7155 0.7201 0.7243 0.7298 0.8179 0.8229
0.2314 0.2977 0
0.2317 0.2936 0
网络经过了 30 步之后就达到了性能指标要求 TRAINLM, Epoch 0/1000, MSE 0.178884/0.01, Gradient 6.16052/1e-010 TRAINLM, Epoch 25/1000, MSE 0.0257032/0.01, Gradient 0.00688649/1e010 TRAINLM, Epoch 30/1000, MSE 0.00632095/0.01, Gradient 2.28438/1e010 TRAINLM, Performance goal met.
神经网络
众所周知，负荷曲线是与很多因素相关的一个 非线性函数 。对于抽取和逼近这种非线性函数， 神经网络是一种合适的方法。 神经网络的优点：具有模拟多变量而不需要对 输入变量做复杂的相关假定的能力。它不依靠 专家经验，只利用观察到的数据，可以从训练 过程中通过学习来抽取和逼近隐含的输入／输 出非线性关系 近年来的研究表明，相对于前两种方法，利用 神经网络技术进行电力系统短期负荷预报可获 得更高的精度
气象特征
0.2415 0.3027 0
2004-7-12
2004-7-13
0.2525 0.1627 0.1507 0.2406 0.5502 0.5636 0.7051 0.7352 0.7459 0.7015 0.8064 0.8156