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基于气象因子权重相似日的短期光伏功率预测 被引量：17
1
作者 李伟 王冰 +1 位作者 陈献慧 缪永来 《广东电力》 2018年第4期59-64,共6页
基于相似日的短期功率预测是一种有效的光伏预测方法,而相似日选取的准确性直接影响预测结果的准确性。通过k均值聚类算法将天气类型聚类识别,并利用光伏功率与气象因子的相关性分析提取出主要气象因子,再根据灰色关联度分析得出不同类... 基于相似日的短期功率预测是一种有效的光伏预测方法,而相似日选取的准确性直接影响预测结果的准确性。通过k均值聚类算法将天气类型聚类识别,并利用光伏功率与气象因子的相关性分析提取出主要气象因子,再根据灰色关联度分析得出不同类别中气象因子对于发电功率的权重,并给出带权重的相似度计算公式,从而获得相似日样本训练集。然后根据训练集建立遗传算法优化的RBF-BP组合神经网络模型进行预测,通过与传统的相似日选择算法进行比较,证明该模型具有更高的精度和适用性。 展开更多
关键词 相似日 聚类分析 rbf-bp组合神经网络 遗传算法 功率预测
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基于RBF-BP组合神经网络的短期风电功率预测研究 被引量：16
2
作者 张靠社 罗钊 《可再生能源》 CAS 北大核心 2014年第9期1346-1351,共6页
为提高风电输出功率预测精度,提出一种基于RBF-BP组合神经网络模型的短期风电功率预测方法。在考虑尾流等因素影响的基础上,对风速进行预处理。根据相关历史数据,建立RBF-BP组合神经网络短期风电功率预测模型,对风电输出功率进行预测。... 为提高风电输出功率预测精度,提出一种基于RBF-BP组合神经网络模型的短期风电功率预测方法。在考虑尾流等因素影响的基础上,对风速进行预处理。根据相关历史数据,建立RBF-BP组合神经网络短期风电功率预测模型,对风电输出功率进行预测。仿真分析结果表明,该预测方法能有效提高风电输出功率预测精度。 展开更多
关键词 尾流 地势 rbf—bp组合神经网络 短期风电功率预测
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基于RBF-BP神经网络的双轮平衡车姿态控制系统 被引量：5
3
作者 申长捷 柴志军 《黑龙江大学自然科学学报》 CAS 2021年第3期355-363,共9页
针对非线性强耦合特性的双轮平衡车系统存在自平衡姿态控制反应慢、精度低等问题,提出了以双隐层组合神经网络(Radical basis function-BP,RBF-BP)为基础的模型参考自适应控制(Model reference adaptive control,MRAC)系统。为了获得最... 针对非线性强耦合特性的双轮平衡车系统存在自平衡姿态控制反应慢、精度低等问题,提出了以双隐层组合神经网络(Radical basis function-BP,RBF-BP)为基础的模型参考自适应控制(Model reference adaptive control,MRAC)系统。为了获得最优的控制精度,使用自适应遗传算法对RBF-BP双隐层组合神经网络的初始权值进行优化,并利用Matlab软件对该控制系统进行仿真。仿真结果表明,与单一的BP和RBF神经网络控制策略相比,MRAC系统具有反应迅速、抗干扰能力强和控制精度高等特点。 展开更多
关键词 双轮平衡车 rbf-bp组合神经网络 模型参考自适应控制 自适应遗传算法
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基于RBF-BP组合神经网络的钢丝绳断丝定量识别 被引量：3
4
作者 赵晓莉 郭宁 高鑫宇 《煤炭技术》 CAS 2019年第5期148-151,共4页
为了有效地解决目前钢丝绳断丝定量识别的问题,改善定量识别中泛化性能,减小非标准样本的错误指导影响,提出了RBF-BP组合神经网络模型。以峰值、波宽、小波能量和波形下面积作为输入,建立4输入1输出的网络模型,通过MATLAB仿真和具体的... 为了有效地解决目前钢丝绳断丝定量识别的问题,改善定量识别中泛化性能,减小非标准样本的错误指导影响,提出了RBF-BP组合神经网络模型。以峰值、波宽、小波能量和波形下面积作为输入,建立4输入1输出的网络模型,通过MATLAB仿真和具体的实验对模型进行可靠性分析。结果表明:断丝定量识别正确率达95%,表明了RBF-BP组合神经网络模型的正确性,说明RBF-BP组合神经网络模型对钢丝绳断丝数据训练并达到识别结果是可以实现的,对钢丝绳故障诊断提供理论依据。 展开更多
关键词 钢丝绳 rbf-bp组合神经网络 断丝检测 定量识别 故障诊断
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基于改进RBF-BP神经网络的预测方法研究 被引量：1
5
作者 吴学梅 牟莉 《国外电子测量技术》 北大核心 2022年第2期105-110,共6页
针对钢铁企业在库存管理方面存在着不能合理控制库存量,从而不能及时正常供应企业生产需求,容易造成企业生产不能正常进行。提出了一种基于改进的麻雀算法优化RBF-BP神经网络(LISSA-RBF-BP)的模型,以宝钢德盛厂物料金钨粉为研究对象,采... 针对钢铁企业在库存管理方面存在着不能合理控制库存量,从而不能及时正常供应企业生产需求,容易造成企业生产不能正常进行。提出了一种基于改进的麻雀算法优化RBF-BP神经网络(LISSA-RBF-BP)的模型,以宝钢德盛厂物料金钨粉为研究对象,采用此模型对其库存量进行预测,以降低库存成本,减少企业损失。此模型采用鸟群算法优化传统麻雀搜索算法(SSA),提高算法的全局搜索能力,解决了麻雀算法易得到局部最优解问题。采用Logtistic混沌映射优化SSA初始种群,保持种群多样性并能提高算法搜索遍历的均匀性。通过仿真实验结果分析,LISSA-RBF-BP模型比RBF-BP模型和SSA-RBF-BP模型能更加准确的对金钨粉库存量进行预测。 展开更多
关键词 rbf-bp组合神经网络 库存预测 改进麻雀搜索算法 鸟群算法 LOGISTIC混沌映射
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基于RBF-BP组合神经网络模型的特高拱坝混凝土浇筑仓最高温度预测 被引量：2
6
作者 邹昊 周宜红 +1 位作者 汪雷 张治钰 《水电能源科学》 北大核心 2016年第3期67-69,共3页
鉴于混凝土浇筑仓最高温度对特高拱坝温控防裂的重要性,为了实现对混凝土大坝最高温度的有效控制,将BP神经网络、RBF神经网络相结合,选取浇筑温度、施工现场环境气温、浇筑仓层厚、水管布置、通水的水温和流量作为输入矢量,浇筑仓最高... 鉴于混凝土浇筑仓最高温度对特高拱坝温控防裂的重要性,为了实现对混凝土大坝最高温度的有效控制,将BP神经网络、RBF神经网络相结合,选取浇筑温度、施工现场环境气温、浇筑仓层厚、水管布置、通水的水温和流量作为输入矢量,浇筑仓最高温度作为输出矢量,建立一种基于RBF-BP组合神经网络的浇筑仓最高温度预测模型,并将其应用于溪洛渡特高双曲拱坝中。结果表明,基于RBF-BP组合神经网络预测模型可行、有效,且精度较高、收敛速度快。 展开更多
关键词 rbf-bp组合神经网络模型 特高拱坝 浇筑 最高温度 预测
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