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基于遗传算法优化BP神经网络模型的风电功率预测.pdf
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基于遗传算法优化BP神经网络模型的风电功率预测.pdf
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代码 基于遗传算法的Bp神经网络优化算法代码
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基于遗传算法优化BP神经网络的风电功率预测
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随着大量风电开始并入电网,风电场输出功率预测对接入大量风电的电力系统的运行有重要意义,针对神经网络在风电功率预测中结构和权值参数难以确定,预测精度不高等问题,提出利用遗传算法对神经网络的拓扑结构和网络权值进行优化,并将其应用于风电场功率预测,研究表明预测精度有一定程度的提高。
一种基于遗传算法优化bp神经网络的风电功率预测方法
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本发明公开了一种基于遗传算法优化BP神经网络的风电功率预测方法,从风电功率预测系统的数据处理模块中获取预测参考数据;对参考数据建立BP神经网络的预测模型,并采用多种群编码对应BP神经网络的不同结构,每个种群分别对神经网络权值阈值编码,生成不同长度的个体,用遗传算法中选择、交叉、变异操作进化优化每个种群,最后判断收敛条件并选择最优个体;再对BP神经网络初始化,用学习率可变的动量BP算法进一步训练网络
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基于GA-BP神经网络的风电功率预测
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matlab程序,风电功率预测,基于遗传算法的BP神经网络,程序中每一部分都有注释,直观清晰。
基于粒子群算法优化BP神经网络风电功率预测,pso-bp神经网络风电功率预测
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基于MATLAB 编程实现,用粒子群算法优化BP神经网络权值阈值,实现对BP神经网络的优化,然后对风电功率进行预测,并和BP神经网络进行比较,包含数据,代码,运行结果,代码可以直接运行
【风电功率预测】基于matlab BP神经网络风电功率预测【含Matlab源码 399期】.zip
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CSDN海神之光上传的代码均可运行,亲测可用,直接替换数据即可,适合新手小白; 1、代码压缩包内容 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 数据; 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2019b;若运行有误,根据提示修改;若不会,可私信博主; 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开除main.m的其他m文件;
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【风电功率预测】基于matlab BP神经网络风电功率预测【含Matlab源码 】
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数据文件给出了1月1日至5月31日每天某风电场风电机组的监测数据,包括风速、风向和机组的输出功率。 要求采用BP网络和改进BP网络对机组输出功率进行预测,预测时间范围为5月1日至5月31日。 1. 根据 风速与风向,预测机组的输出功率。1到4月份为训练样本,预测时间范围为5月1日至5月31日。 采用 均方根误差,平均相对误差、离差与相关系数等指标,分析比较预测性能。 2. 分别采用 自适应线性网络
基于BP神经网络的风电功率识别,基于svm的风电功率识别,基于粒子群算法优化SVM的风电功率识别
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基于MATLAB编程,用BP神经网络的风电功率识别,基于svm的风电功率识别,基于粒子群算法优化SVM的风电功率识别 ,代码完整,包含数据,有注释,方便扩展应用 1,如有疑问,不会运行,可以私信, 2,需要创新,或者修改可以扫描二维码联系博主, 3,本科及本科以上可以下载应用或者扩展, 4,内容不完全匹配要求或需求,可以联系博主扩展。
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