基于T（S模糊Elman神经网络的短期电力负荷预测方法）

🌟【基于TS模糊Elman神经网络的短期电力负荷预测】🌟

随着城市化进程加快，电力需求日益增长，如何精准预测短期电力负荷成为能源管理的关键问题之一。今天介绍一种创新方法——基于TS（Takagi-Sugeno）模糊逻辑与Elman递归神经网络相结合的短期电力负荷预测模型。✨

该模型利用TS模糊系统处理复杂非线性关系，同时结合Elman网络强大的记忆功能，能够有效捕捉电力负荷的时间序列特性。通过优化算法对历史数据进行深度学习，模型可以更准确地预测未来一段时间内的用电需求。📈

相比传统预测手段，这种方法不仅提高了预测精度，还增强了系统的实时响应能力。无论是应对突发天气变化还是节假日特殊时段的用电高峰，都能提供可靠的支持。💡

未来，随着更多智能化技术的应用，相信这一模型将在节能减排和智能电网建设中发挥更大作用！🌍egovector

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