Advertisement

基于Matlab的遗传算法优化BP网络与小波神经网络在电力负荷预测中的应用.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究探讨了利用MATLAB平台结合遗传算法优化BP（反向传播）神经网络及小波神经网络进行电力负荷预测的方法，旨在提高预测精度和效率。研究成果对于电力系统规划具有重要意义。文档内容包括理论分析、模型构建及实验验证等部分。 新人发帖，请多支持：握手图标 所含文件： Figure39.jpg bppfault.m 运行结果： Figure40.jpg

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于Matlab的遗传算法优化BP网络与小波神经网络在电力负荷预测中的应用.zip
    优质
    本研究探讨了利用MATLAB平台结合遗传算法优化BP（反向传播）神经网络及小波神经网络进行电力负荷预测的方法，旨在提高预测精度和效率。研究成果对于电力系统规划具有重要意义。文档内容包括理论分析、模型构建及实验验证等部分。 新人发帖，请多支持：握手图标 所含文件： Figure39.jpg bppfault.m 运行结果： Figure40.jpg
     
  • 基于遗传算法优化的BP网络在电力负荷预测中的应用
    优质
    本研究探讨了利用遗传算法优化反向传播（BP）神经网络模型进行电力负荷预测的方法，提高了预测精度和效率。 遗传算法优化BP网络在电力负荷预测中的应用。
     
  • 【电力负荷预测】基于遗传算法的BP神经网络优化及其应用（附Matlab源码 1524期）.zip
    优质
    本资源提供基于遗传算法优化的BP神经网络在电力负荷预测中的应用，内含详细文档及Matlab代码，适用于科研与学习。 0积分下载，代码运行效果图见压缩包。
     
  • 基于GA优化的BP神经网络在电力负荷预测中的Matlab实现
    优质
    本研究采用遗传算法（GA）优化反向传播（BP）神经网络，并利用MATLAB软件进行仿真和验证，在电力系统中实现了高效准确的负荷预测。 我的版本是2012年的，功能完善。它包含神经网络及遗传算法，能够对数据进行充分拟合，并直接输出误差变化过程图，便于清楚地观察误差的变化情况。此外，对于从事中长期预报的研究者来说，这款工具非常珍贵。
     
  • 基于BP神经网络的电力负荷预测方法
    优质
    本研究提出了一种基于BP（反向传播）神经网络的电力负荷预测方法，通过优化网络结构和参数，提高了预测精度，为电网调度提供了有力支持。 基于BP神经网络的电力系统负荷预测方法已被证实有效且实用。用户可以根据需要自行调整数据进行测试。
     
  • 基于遗传算法优化的BP神经网络在股市预测中的MATLAB应用
    优质
    本文探讨了利用遗传算法优化BP神经网络模型，并通过MATLAB软件实现该方法应用于股票市场预测的研究。结合两种技术的优势以提高预测精度和效率，为投资者提供决策支持。 基于遗传算法的BP神经网络的股票预测模型在Matlab中有详细的实现方法。此模型结合了遗传算法优化BP（Back Propagation）神经网络参数的能力，以提高股市预测精度。相关细节可以在文章中找到，该文详细介绍了如何使用MATLAB编程语言来构建和训练这种混合型智能计算系统，并展示了其应用于股票市场分析的具体案例和技术步骤。
     
  • 基于遗传算法优化的BP神经网络预测模型在MATLAB中的应用（GA-BP）
    优质
    本研究提出了一种结合遗传算法与BP神经网络的混合模型(GA-BP)，用于改进预测准确性。通过MATLAB实现，该模型展示了其在处理复杂数据集上的优越性能和效率。 本模型基于MATLAB建模，采用遗传算法优化BP神经网络进行预测，并输出进化过程图、预测效果对比图、误差图以及RMSE、MAE、MAPE、R2等评价指标。该模型适用于新手入门使用，包括main.m、BpFunction.m和Objfun.m三个文件。数据集应以每行一个样本的形式输入，若为列向量形式，请先转置处理。运行前需安装MATLAB遗传算法工具箱。
     
  • 基于BP神经网络的短期电力负荷预测
    优质
    本研究采用BP（反向传播）神经网络模型，旨在提高短期电力负荷预测精度，为电网调度提供有效依据。 基于MATLAB编程实现电力负荷预测的BP神经网络代码完整、数据齐全，并包含详细注释，便于扩展和改进。
     
  • BP神经网络.rar_BP网络在冷热负荷预测中的应用
    优质
    本资源探讨了BP（Back Propagation）神经网络算法在建筑冷热负荷预测中的应用。通过建立基于历史数据的模型，实现了对未来能源需求的有效预测，为节能减排提供科学依据。 根据Ecotect模拟的12种不同的建筑形状进行能量分析，数据集包含768个样本和8个特征属性，旨在预测房屋的热负荷和冷负荷。使用BP神经网络进行了相关研究。
     
  • 基于小波神经网络的短期电力负荷预测
    优质
    本研究探讨了利用小波神经网络进行短期电力负荷预测的方法，通过结合小波变换与人工神经网络的优势，提高了预测模型的精度和稳定性。 小波神经网络用于短期电力负荷预测。