一种基于遗传算法优化BP神经网络的风电功率预测方法.pdf

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直至收敛，利用该网络对风电功率进行预测；最后，还反复利用预测值，在一轮预测中进行多次预测实现了跨时间间隔的多步

2023-10-22

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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.docx

基于遗传算法优化BP神经网络模型的风电功率预测标题：基于遗传算法优化BP神经网络模型的风电功率预测摘要：近年来，风电发电量的准确预测对于风力发电行业的调度和运营具有重要的意义。基于BP神经网络的风电功率预测模型能够有效地捕捉风速、风向等参数之间的复杂非线性关系，但其存在训练速度慢、易陷入局部极值等问题。本研究利用遗传算法对BP神经网络进行优化，以提高风电功率预测的精度和速度。实验结果表明，基于遗传算法优化的BP神经网络模型在风电功率预测上取得了良好的效果。关键词：遗传算法，BP神经网络，风电功率预测1.引

2024-10-24

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基于遗传算法优化的BP神经网络的频谱预测方法.pdf

本发明公开了基于遗传算法优化的BP神经网络的频谱预测方法，涉及频谱预测技术领域，遗传算法GA作为进化算法的一种，可以模仿自然界生物体的遗传进化过程，是一种具有多次迭代过程的搜索算法，从而能够解决一系列最优化问题。本发明参照了自然界中生物体“适者生存，优胜劣汰”的自然选择生存法则，依据某些特定的适应度函数对种群中的各个个体进行遗传中的选择、突变和交叉并进行筛选，那些适应度较好的个体就会被选择以进行利用，而那些适应度较差的个体就被舍弃。经过遗传算法所留下来的个体既拥有了之前所存在的优势，还在此基础上有了更进一

2023-11-13

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基于BP神经网络算法的风电功率预测.docx

基于BP神经网络算法的风电功率预测基于BP神经网络算法的风电功率预测摘要：风电是一种可再生能源，其产生的电能取决于风速、风向等因素。准确预测风电功率对于电网调度和风电场的运行管理至关重要。本文提出了一种基于BP神经网络算法的风电功率预测方法。通过建立神经网络模型，利用历史风速数据和对应的功率数据进行训练，可以对未来的风电功率进行预测。实验结果表明，该方法具有很好的预测精度和稳定性，可为电力系统的运行和规划提供参考。关键词：风电功率预测、BP神经网络、风速、电网调度、可再生能源1.引言风电是一种清洁且可再生

2024-11-12

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基于遗传算法优化BP神经网络的烧结能耗预测.docx

基于遗传算法优化BP神经网络的烧结能耗预测基于遗传算法优化BP神经网络的烧结能耗预测摘要：随着工业化和城市化的不断发展，钢铁行业作为重要的基础性产业，对于烧结能耗的准确预测和优化具有重要意义。本文以烧结能耗预测为研究对象，提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络的方法来改进传统的能耗预测。关键词：遗传算法；BP神经网络；烧结能耗；预测1.引言在钢铁行业中，烧结是一种重要的冶炼工艺，其耗电量对于企业经营效益具有重要影响。因此，准确预测和优化烧结能耗是一项具有挑战性的任务。BP神经网络在能耗预测方面具有较好的性

2024-10-24

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