介绍了基于Elm神经网络的电力负荷预测模型。首先，利用ELM（Extreme Learning Machine）算法构建神经网络模型，通过训练数据进行预测，进而实现电力负荷的预测。具体步骤包括：

  1. 数据准备：将历史电力负荷数据作为输入数据集。
  2. 数据预处理：对数据进行标准化处理，以提高模型的准确性。
  3. 构建ELM模型：采用单隐层前馈神经网络（SLFN），通过随机生成输入层权重，利用最小二乘法优化输出层权重。
  4. 模型训练：使用训练集进行模型训练，优化参数以提高预测精度。
  5. 预测与验证：通过测试集进行模型验证，评估其在实际应用中的效果。

该模型具有较好的泛化能力，能够有效提高电力负荷预测的准确性，具有较大的应用潜力。

源码附于文末，供读者参考和实践。