歡迎您訪問東方風力發電網
2013-10-17 來源：互聯網 瀏覽數：473
中文摘要:提高風電出力的預測精度，可以減輕風電并網帶來的不利影響。利用徑向基函數神經網絡（RBF）建立風電出力預測模型，并通過正交二乘算法（OLS）對RBF神經網絡進行初步訓練，以確定網絡結構及隱含層各節點中心。在OLS算法訓練的網絡基礎上引入蛙跳算法（SFLA），進一步對隱含層基函數的寬度值進行優化以提高網絡的泛化能力。實例預測表明，在相同的網絡結構及隱含層中心下，基函數寬度值優化后的RBF神經網絡模型預測精度得到了提升。
中文關鍵詞:正交最小二乘法 混合蛙跳算法 徑向基神經網絡 風電出力預測
【延伸閱讀】
版權與免責聲明：
凡注明稿件來源的內容均為轉載稿或由企業用戶注冊發布，本網轉載出于傳遞更多信息的目的，如轉載稿涉及版權問題，請作者聯系我們，同時對于用戶評論等信息，本網并不意味著贊同其觀點或證實其內容的真實性；
本文地址：http://m.demannewmaterials.com/tech/show.php?itemid=17924
轉載本站原創文章請注明來源：東方風力發電網
手機瀏覽網
