摘要：针对传统的Elman神经网络模型预测存在准确度不高的问题,提出了考虑影响因素的改进型Elman神经网络短期负商预测模型。用人工鱼群算法优化Elman神经网络预测模型的权阈值,使Elman神经网络模型收敛速度更快,准确度更高。以气温因素和时间因素作为模型输入量,分别预测工作日、非工作日和节假日的负荷。Matlab仿真结果表明,考虑影响因素的改进型Elman神经网络预测模型准确度更高,三种日类型负荷均达到了预测准确度要求。

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