1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....,,.,.,.,,.,,.,.,.,负荷数据训练而产生预测逆值。这些低适应能力将会被丢弃，高适应能力将会繁殖下代。突变也用来随机修改下代中独特。结果就是经过多代繁殖过程，曲线具有高度适应性低值，这就是用电力负荷通过训练后最好预测值。短期负荷预测系统本文短期负荷预测系统是个线性神经网络模型和非线性神经网络组合......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....示。图.短期负荷预测系统结构图在这个系统中，线性系统和非线性系统两者都有第二部分中提到影响负荷预测几种或全部因素作为历史数据输入。数据处理器数据是从线性和非线性神经网络历史数据中提取出来，分别地，线性神经网络输出作为反馈，输入到非线性神经网络中。有历史数据和线性神经网络输出作为输入，非线性神经网络就会预测出天或者周负荷值......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....如图.所示，时刻负荷值很大程度上取决于时刻历史负荷值。所以，准确地预测小时后负荷会提高短期负荷预测准确度。但是，天小时后或在个星期小时后预测，在之前几个小时负荷值仍然是预测值。例如，我们要预测明天上午点负荷值，显然，我们拥有明天上午点负荷值不是实际值，我们只有明天上午点预测值。因为在点负荷对点负荷影响较密切，准确预测点负荷会提高预测点负荷准确度......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....线性神经网络模型是用来预测个小时后负荷值。对于非线性神经网络来说，输入层包括不同时间滞后变量。虽然时刻负荷受到时刻显著影响，但是时刻负荷本身准确度不足够以至影响预测时刻负荷准确度。这主要受长期负荷变化影响见图.仿真结果我们可以通过公共事业公司获得历史数据和各种天气数据。我们用来仿真数据是，和年每小时历史负荷数据和当年每小时温度数据。非线性神经网络由个子网组成......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....相似，线性神经网络也有个子网。全部个子网有很多个输入节点，但是只有个输出节点。在任何时候，只有个非线性子网和个线性子网在工作总共只有个网。这种独无二结构具有以下优点预测速度快重新训练系统快模块化。可以在特定时间根据预测精度更新系统预测精度高可以得出系统这些优点对于商业应用来说是很重要。根据每小时或每天预测原则来说......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....在训练和验证期间，用到了未来实际温度。图.显示了利用年第季度数据验证我们系统预测小时后值曲线。图.第季度验证结果优化处理由经验可知，我们发现只有个传统神经网络系统不足够处理我们往往遇到那些具有多种变化情况公共事业公司。例如，当天气突然变化时，利用常规数据来训练系统不能得到较好预测效果。当系统历史数据点不足够系统来学习时......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....我们将增加两个附加子系统到我们短期负荷预测系统中，给它取名为基于规则系统和模式识别系统。这两个字子系统在遇到上述些情况下会起不同作用和完成不同任务。.基于规则系统模式识别，遗传算法和人工神经网络时间序列模型所构成神经网络都可用作短期负荷预测。但是，为了获得最小预测误差，且在可接受复杂程度和训练时间......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....特别是对于区域负荷预测，这些特殊地理区域和服务场所或多或少受到诸如温度和假期影响，取决于这个区域负荷是工业负荷占重要部分，还是商业负荷，或是民用负荷，或取决于负荷是在夏季达到峰值还是冬季达到峰值等。为了使公共事业单位或其他没背景公司能够成功使用人工智能短期负荷预测系统，当它达到最佳性能时候，有必要提供根据当地条件来设置变化参数规则。......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....它给出了个小时为单位负荷大型数据库，只要找出与预测日相似负荷记录，将它所在那天数据作为预测依据。这个系统问题就是如何在历史负荷数据记录中找出相似记录。有很多种可行方式来定义相似，我们所用其中种就是比较平均绝对误差百分比，我们概括为神经网络可以用来识别模式或评估相似匹配程度。这些神经网络应该组合起来......”。