本文采用的是最基本的BP神经网络，可以发现准确性还有提高空间，而且多次运行分类算法后会发现第一类和第三类的识别准确率非常不稳定，从而算法还可以改进，常用的改进方法有：调整隐含层节点数、附加动量法（权值和阈值更新算法）、变学习率学习算法等等。在语音特征信号分类中，BP神经网络可以用于将语音信号的特征进行分类，比如将语音信号分成不同的语音类别，如说话人的声音、语音命令、语音识别等。神经网络包括输入层、

本文通过结合线性时不变滤波器、正交多分辨率表示和基于稀疏性的方法，解决了处理批处理模式时间序列数据时的信号去噪和模式识别问题。利用数字滤波器状态空间表示的频谱变换，将高阶零相低通、高通和带通无限脉冲响应滤波器设计为矩阵的新方法。还提出了一种基于近端梯度的技术，用于对一类特殊的零相位高通和带通数字滤波器进行因式分解，以便因式分解积保持滤波器的零相性质，并在信号模型中加入输入的稀疏导数分量。为了展示本

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电力系统负荷（电力需求量，即有功功率）预测是指充分考虑历史的系统负荷、经济 状况、气象条件和社会事件等因素的影响，对未来一段时间的系统负荷做出预测。特别是在新冠疫情、国家“双碳”目标等背景下，通过对大工业、非普工业、普通工业和商业等行业的用电负荷进行预测，有助于掌握各行业的生产和经营状况、复工复产和后续发展走势，进而指导和辅助行业的发展决策。（2）给出该地区电网未来 3 个月日负荷的最大值和最小值