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基于SAPSO-BP和分位数回归的光伏功率区间预测 被引量：21
1
作者 贾德香 吕干云 +2 位作者 林芬 吴晨媛 章心因 《电力系统保护与控制》 CSCD 北大核心 2021年第10期20-26,共7页
提出了一种基于SAPSO-BP(模拟退火粒子群优化BP神经网络)和分位数回归的光伏功率区间预测方法。首先给出一种动态SAPSO-BP算法对光伏出力进行预测,该方法考虑BP的局部极小化和粒子群的早熟收敛等问题,能优化BP的参数设置,提高光伏功率... 提出了一种基于SAPSO-BP(模拟退火粒子群优化BP神经网络)和分位数回归的光伏功率区间预测方法。首先给出一种动态SAPSO-BP算法对光伏出力进行预测,该方法考虑BP的局部极小化和粒子群的早熟收敛等问题,能优化BP的参数设置,提高光伏功率的预测精度。在光伏功率确定性预测的基础上,通过分析不同天气类型下SAPSO-BP模型的预测功率误差。最后根据不确定天气因素建立分位数回归模型,实现对光伏输出功率的波动区间分析。该模型无需假设光伏预测功率误差分布,且计算方法简单,可提供在任意置信水平下,光伏预测功率的波动范围,为电力系统调度决策、运行风险评估提供更加丰富的信息。 展开更多
关键词 光伏功率预测 区间预测 sapso-bp 分位数回归
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改进非线性外源自回归网络的潮位实时预测 被引量：2
2
作者 李连博 武文昊 +2 位作者 章文俊 尹建川 朱振宇 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第22期9728-9735,共8页
中国海域辽阔,海岸带面积约占全国总面积的13%,在沿海区域的交通运输及经济建设领域,都需要具备精确的潮位数据,因此实现精准快速的潮位预报具有重要的应用价值和实际意义。为了提高潮位预测精度和稳定性,提出了一种基于带外源输入的非... 中国海域辽阔,海岸带面积约占全国总面积的13%,在沿海区域的交通运输及经济建设领域,都需要具备精确的潮位数据,因此实现精准快速的潮位预报具有重要的应用价值和实际意义。为了提高潮位预测精度和稳定性,提出了一种基于带外源输入的非线性自回归(nonlinear auto-regressive exogenous, NARX)神经网络的实时潮位预测方法,并在其基础上做了相应改进。首先采用了模块化潮位预测(modular tide level prediction)方法,将潮汐数据分为天文潮及非天文潮两部分,其次引入滑动时间窗(sliding time window, STW)概念构建出改进的MS-NARX神经网络预测模型。利用美国比斯坎湾(Biscayne bay)的实测潮汐值数据进行潮位预测的仿真试验,并与传统NARX神经网络及自适应粒子群算法优化的基本反向传播(SAPSO-BP)神经网络两种预测方法进行比较,结果表明在MAE、MSE及RMSE三项精度指标测算中,MS-NARX神经网络均为最小,可见其针对数据预测的精度和稳定性均优于SAPSO-BP神经网络和传统NARX神经网络,能够为提高船舶运营效率和保障船舶航行安全提供指导。 展开更多
关键词 非线性外源自回归神经网络 调和分析 sapso-bp 潮汐预测
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基于模拟退火改进粒子群混合算法的变压器故障诊断 被引量：18
3
作者 乔维德 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2008年第3期208-210,213,共4页
针对传统的变压器故障诊断方法在实际应用中存在的一些不完善性和局限性,笔者将基于模拟退火思想的改进粒子群优化(SAPSO)算法和误差反向传播(BP)算法相结合构成的SAPSO-BP混合算法用于训练神经网络。该混合算法有效克服常规BP和PSO算... 针对传统的变压器故障诊断方法在实际应用中存在的一些不完善性和局限性,笔者将基于模拟退火思想的改进粒子群优化(SAPSO)算法和误差反向传播(BP)算法相结合构成的SAPSO-BP混合算法用于训练神经网络。该混合算法有效克服常规BP和PSO算法独立训练神经网络的缺陷,并应用于变压器溶解气体分析的智能故障诊断。实验诊断结果表明,SAPSO-BP混合算法的收敛速度快于BP及PSO-BP算法,并且具有较高的诊断准确率。 展开更多
关键词 变压器 模拟退火 sapso-bp混合算法 故障诊断
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基于SAPSO-BP神经网络的井下自适应定位算法 被引量：9
4
作者 莫树培 唐琎 +1 位作者 杜永万 陈明 《工矿自动化》 北大核心 2019年第7期80-85,共6页
针对基于传统BP神经网络的井下定位算法存在收敛速度慢、易形成局部极值、在煤矿井下强时变性电磁环境中定位误差大等问题,提出了一种基于模拟退火思想的粒子群优化算法加BP神经网络(SAPSO-BP)的井下自适应定位算法。采用SAPSO算法优化B... 针对基于传统BP神经网络的井下定位算法存在收敛速度慢、易形成局部极值、在煤矿井下强时变性电磁环境中定位误差大等问题,提出了一种基于模拟退火思想的粒子群优化算法加BP神经网络(SAPSO-BP)的井下自适应定位算法。采用SAPSO算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,以加快训练收敛速度,使之到达全局最优;通过安装在井下巷道中的无线校准器采集目标点接收信号强度指示(RSSI)值,采用自适应动态校准方法对RSSI值进行实时校准,以减小强时变性电磁环境对定位精度的影响;最后利用SAPSO-BP神经网络估算出目标点位置坐标。实验结果表明,该算法的定位误差在2m内的置信概率为77.54%,平均误差为1.53m,定位性能优于未校准SAPSO-BP神经网络算法、PSO-BP神经网络算法、BP神经网络算法。 展开更多
关键词 井下人员定位 自适应定位 模拟退火思想的粒子群优化算法 sapso-bp神经网络 自适应动态校准
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基于SAPSO-BP的CO_(2)相变致裂效果预测及敏感度分析
5
作者 张增辉 王长禄 邢迎欢 《煤炭技术》 CAS 北大核心 2023年第4期172-177,共6页
液态CO_(2)相变致裂效果受很多因素影响,针对BP神经网络收敛速度慢且易陷入局部最优解的问题,为提高模型的预测精度和泛化能力,采用SAPSO算法优化BP神经网络的权值和阈值,并采用MATLAB软件编写构建了SAPSO-BP算法,基于仿真得到的35组数... 液态CO_(2)相变致裂效果受很多因素影响,针对BP神经网络收敛速度慢且易陷入局部最优解的问题,为提高模型的预测精度和泛化能力,采用SAPSO算法优化BP神经网络的权值和阈值,并采用MATLAB软件编写构建了SAPSO-BP算法,基于仿真得到的35组数据,使用SAPSO-BP,PSO-BP,BP模型以及多元线性回归模型对致裂效果进行预测,其平均相对误差分别为2.73%、7.1%、14.6%、13.9%。平均绝对误差分别为0.068、0.169、0.239、0.314 m。表明:SAPSO-BP算法预测精度最高,提高了BP模型的预测精度,其精度满足工程实际需要。并采用Sobol指数法探究了相关影响因素对有效致裂半径的敏感度,表明:敏感度由高到低依次为地应力、弹性模量、瓦斯压力、泄放压力、致裂器间距、钻孔直径、抗拉强度,可为CO_(2)相变致裂的工程设计提供理论支持。 展开更多
关键词 CO_(2)相变致裂效果预测 退火粒子群算法 sapso-bp神经网络 MATLAB Sobol指数法
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短期电力负荷的智能预测方法研究 被引量：2
6
作者 乔维德 《江苏电器》 2008年第7期13-17,共5页
为了提高电力系统短期负荷预测的精度,提出将基于模拟退火思想的改进粒子群优化(SAPSO)算法和误差反向传播(BP)算法相结合构成SAPSO-BP混合算法用于训练人工神经网络,对短期电力负荷进行预测。经实际算例验证,该混合算法能有效克服常规B... 为了提高电力系统短期负荷预测的精度,提出将基于模拟退火思想的改进粒子群优化(SAPSO)算法和误差反向传播(BP)算法相结合构成SAPSO-BP混合算法用于训练人工神经网络,对短期电力负荷进行预测。经实际算例验证,该混合算法能有效克服常规BP和PSO算法独立训练神经网络的缺陷,其收敛速度快于BP及PSO-BP算法,并且具有较高的短期电力负荷预测精度。 展开更多
关键词 sapso—bp混合算法 短期电力负荷 神经网络 预测
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基于SAPSO-BP网络模型的海洋平台落物碰撞损伤分析 被引量：2
7
作者 周世博 章文俊 +2 位作者 李泽华 尹建川 黄腾 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期64-69,共6页
为了确保海洋平台作业过程中落物坠落对甲板撞击后的结构安全,对坠落立管撞击海洋平台甲板的过程进行了非线性仿真分析。运用ANSYS/LS-DYNA建立有限元模型,对坠落立管不同撞击角度撞击海洋平台甲板进行模拟计算,得到甲板在不同工况下的... 为了确保海洋平台作业过程中落物坠落对甲板撞击后的结构安全,对坠落立管撞击海洋平台甲板的过程进行了非线性仿真分析。运用ANSYS/LS-DYNA建立有限元模型,对坠落立管不同撞击角度撞击海洋平台甲板进行模拟计算,得到甲板在不同工况下的损伤情况。运用1种自适应性变异的粒子群优化算法SAPSO与BP神经网络结合[1],对海洋平台进行落物碰撞损伤分析。研究结果表明:落物与垂直方向偏离5°～10°为坠落时最危险的工况。SAPSO-BP提高了BP神经网络的拟合能力,减小了拟合误差,提高了拟合精度,验证了SAPSO-BP网络模型的实用性和可靠性。综合考虑制定适用于海洋平台落物安全的工作程序和平台及设备的防护措施,为海洋平台作业中落物风险评估和海洋平台作业安全保障提供参考。 展开更多
关键词 落物 碰撞角度 sapso-bp网络模型 ANSYS仿真 非线性拟合
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基于SAPSO-BP的薄壁件侧铣加工变形预测方法研究 被引量：1
8
作者 郑华林 冯博 +2 位作者 张世贵 张晟玮 李湉 《制造技术与机床》 北大核心 2021年第4期65-69,共5页
针对薄壁件在侧铣加工过程中容易产生让刀变形的问题,为实现薄壁件侧铣加工方式下变形量的预测,提出了一种基于SAPSO-BP神经网络技术预测薄壁件侧铣加工变形的方法。通过建立T型薄壁件侧铣加工仿真模型,并用实验验证其有效性,为后续神... 针对薄壁件在侧铣加工过程中容易产生让刀变形的问题,为实现薄壁件侧铣加工方式下变形量的预测,提出了一种基于SAPSO-BP神经网络技术预测薄壁件侧铣加工变形的方法。通过建立T型薄壁件侧铣加工仿真模型,并用实验验证其有效性,为后续神经网络提供训练样本;再引入模拟退火粒子群算法(SAPSO),优化BP神经网络的初始权值与阈值,建立基于SAPSO-BP的薄壁件侧铣加工变形预测模型,并验证分析了其可行性。 展开更多
关键词 薄壁件 sapso-bp神经网络 变形预测
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基于综合网络和小波分解的逆变器故障诊断 被引量：2
9
作者 李从飞 田丽 +1 位作者 吴道林 凤志明 《陕西理工学院学报（自然科学版）》 2016年第5期57-62,68,共7页
由电力开关管组成的逆变器非线性较强,进行故障诊断比较困难。采用SAPSOBP综合诊断网络(模拟退火算法、粒子群算法和BP神经网络的有效结合)和小波分解相结合的方式,以输出侧电压作为特征信号,经小波分解后的离散近似信号和离散细节信号... 由电力开关管组成的逆变器非线性较强,进行故障诊断比较困难。采用SAPSOBP综合诊断网络(模拟退火算法、粒子群算法和BP神经网络的有效结合)和小波分解相结合的方式,以输出侧电压作为特征信号,经小波分解后的离散近似信号和离散细节信号作为特征向量,通过模拟退火算法对粒子群算法权重和加速因子的优化,结合被粒子群算法优化了阈权值的BP网络及其分类预测功能,对特征向量诊断。由实验结果表明,SAPSO-BP网络和小波分解相结合对故障元件的诊断有良好的效果。 展开更多
关键词 小波分解 模拟退火算法 综合诊断网络 粒子群算法 故障诊断
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