Advertisement

基于粒子群算法和BP神经网络的风电功率预测(PSO-BP).zip

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

简介：
本研究结合了粒子群优化（PSO）算法与反向传播（BP）神经网络，提出了一种高效的风电功率预测模型。通过PSO算法优化BP神经网络的初始权重和阈值，提升了预测精度和稳定性，为风力发电系统的高效运行提供了技术支持。 本段落探讨了将粒子群算法与BP神经网络结合应用于BP神经网络训练的方法，旨在优化网络中的连接权值和阈值。输入变量包括风速、风向角的余弦值及正弦值，输出变量为风电功率。通过使用某风电场过去一年的实际测量数据作为训练样本，在MATLAB环境中编写PSO-BP算法进行风电功率预测。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于粒子群算法和BP神经网络的风电功率预测(PSO-BP).zip
    优质
    本研究结合了粒子群优化（PSO）算法与反向传播（BP）神经网络，提出了一种高效的风电功率预测模型。通过PSO算法优化BP神经网络的初始权重和阈值，提升了预测精度和稳定性，为风力发电系统的高效运行提供了技术支持。 本段落探讨了将粒子群算法与BP神经网络结合应用于BP神经网络训练的方法，旨在优化网络中的连接权值和阈值。输入变量包括风速、风向角的余弦值及正弦值，输出变量为风电功率。通过使用某风电场过去一年的实际测量数据作为训练样本，在MATLAB环境中编写PSO-BP算法进行风电功率预测。
     
  • 基于BP神经网络的风电输出功率预测
    优质
    本研究利用BP（Backpropagation）神经网络模型对风电场的输出功率进行预测。通过优化神经网络结构和参数调整，提高预测精度，为电网调度提供可靠的数据支持。 BP神经网络可以用于预测风电输出功率。
     
  • 基于粒子群算法PSO的BP神经网络回归预测MATLAB代码优化
    优质
    本研究运用粒子群优化（PSO）算法改进了传统的反向传播（BP）神经网络模型，并提供了一套用于回归预测问题的MATLAB代码，以实现更高效的参数寻优和预测精度提升。 这段文字描述了一段MATLAB代码的功能：使用粒子群算法（PSO）优化BP神经网络进行预测，并直接输出对比结果。运行该代码后可得到PSOBP与传统BP的对比图，以及RMSE、MAPE、MAE等误差计算的结果和表格形式的预测结果对比表。数据集为EXCEL格式，方便更换使用。若在代码使用过程中遇到问题，可在评论区留言寻求帮助。
     
  • 基于PSO-BP神经网络的风电功率预测研究及MATLAB实现
    优质
    本研究采用改进粒子群优化算法与BP神经网络结合的方法，旨在提高风力发电功率预测精度，并通过MATLAB进行仿真验证。 本段落研究了基于粒子群优化算法（PSO）与BP神经网络的风电功率预测方法，并对相关论文中的图表及实验结果进行了复现。
     
  • 基于遗传算法改进BP神经网络的风电功率预测
    优质
    本文探讨了利用遗传算法优化BP神经网络参数的方法，以提高风力发电功率预测的精度和稳定性。通过结合两者的优点，有效解决了传统BP网络在风电预测中的局限性问题，为风电场运营提供了更加可靠的预测模型。 随着大量风电并入电网，风电场输出功率预测对于电力系统的运行至关重要。针对神经网络在风电功率预测中的结构复杂性和权值参数难以确定等问题，导致预测精度不高，本段落提出了一种利用遗传算法优化神经网络的拓扑结构和权重的方法，并将其应用于风电场功率预测中。研究结果表明，这种方法显著提高了预测精度。
     
  • 基于GA-BP神经网络的风力发电功率预测
    优质
    本研究提出了一种结合遗传算法优化反向传播(BP)神经网络的新型模型，用于提高风力发电系统的功率预测精度。该方法通过增强BP网络的学习能力和稳定性，有效解决了传统预测模型在处理复杂非线性问题时遇到的挑战，为风电场管理和调度提供了强有力的工具。 这段文字描述的是一个基于遗传算法的BP神经网络在风电功率预测中的MATLAB程序，并且该程序每一部分都有详细的注释，便于理解和使用。
     
  • 【风电功率预测】基于粒子群算法优化的BP神经网络模型及其MATLAB实现（第347期）.zip
    优质
    本资源介绍一种利用粒子群算法优化BP神经网络模型进行风电功率预测的方法，并提供了该模型在MATLAB中的具体实现代码。适合研究与学习使用，文件编号为第347期。 粒子群算法优化BP神经网络风电功率预测【含Matlab源码 347期】.zip
     
  • 【预测模型】利用粒子群算法优化BP神经网络进行风电功率预测的Matlab代码2.zip
    优质
    本资源提供基于粒子群优化算法改进BP神经网络的风电功率预测Matlab实现代码。适用于研究和学习智能优化与预测技术。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理以及路径规划和无人机等多种领域的Matlab仿真代码。
     
  • 基于粒子群优化的BP神经网络预测方法——PSO算法优化BP网络预测，含详尽注释MATLAB代码
    优质
    本研究提出了一种结合粒子群优化（PSO）与反向传播（BP）神经网络的方法，用于改进预测准确性。文中详细介绍了PSO算法如何有效调整BP网络的权重和偏置，并提供了包含注释的MATLAB实现代码。 基于粒子群优化BP神经网络的预测方法采用PSO算法优化BP网络实现预测功能。源码包含详细的注释，并使用Matlab编写，可以直接运行。