风功率预测是能源领域的重要研究课题，特别是在可再生能源利用中占据关键地位的风电场运营中。随着技术的进步，神经网络模型被广泛应用于风功率预测，因其强大的非线性建模能力，能有效处理复杂的气候数据变化。本项目是基于神经网络的风功率预测在MATLAB环境下的具体实现。 我们要理解神经网络的基本概念。神经网络是一种模拟人脑神经元工作原理的计算模型，由大量的节点（神经元）和连接这些节点的边（权重）构成。在风功率预测中，神经网络可以学习并捕获风速、风向等气象参数与风力发电量之间的复杂关系。 MATLAB是一个强大的数学计算软件，它提供了丰富的神经网络工具箱（Neural Network Toolbox），用于构建、训练和测试各种类型的神经网络模型。在这个项目中，我们可能会用到如Feedforward网络（前馈网络）或者Recurrent Neural Networks（循环神经网络），它们都能处理时间序列数据，适合风功率这种具有时间依赖性的预测任务。 文件"yucemin5.m"很可能是实现神经网络模型的MATLAB代码。在这个文件中，开发者可能定义了神经网络结构，如输入层（风速、风向等气象参数）、隐藏层以及输出层（预测的风功率）。同时，它可能包含了训练网络的步骤，如设置学习率、迭代次数等，并使用反向传播算法优化权重。 文件"fengsu5min.mat"和"gonglv5min.mat"是数据文件，分别存储了5分钟间隔的风速和风功率数据。在MATLAB中，.mat文件常用来存储变量或数据集。这两个文件的数据可能被读入到代码中，作为训练和测试神经网络模型的输入。风速是直接影响风力发电机输出功率的关键因素，而风功率则是我们需要预测的目标变量。 在实际应用中，预测模型通常需要经过以下步骤： 1. 数据预处理：清洗数据，处理缺失值，可能需要对风速和风功率进行归一化或标准化操作，以便更好地适应神经网络的训练。 2. 特征选择：选取对风功率影响较大的气象参数作为输入特征。 3. 模型构建：在MATLAB中创建神经网络结构，设定网络层数、节点数、激活函数等。 4. 训练模型：使用历史数据训练神经网络，调整网络参数以最小化预测误差。 5. 验证与调优：通过交叉验证或保留一部分数据来评估模型性能，根据结果调整网络参数或改进模型。 6. 预测：将训练好的模型应用于新的风速数据，得到未来风功率的预测值。 在风功率预测领域，准确的预测可以帮助风电场运营商更有效地调度电力系统，提高经济效益。因此，不断探索和优化预测模型，如使用更先进的神经网络架构，如LSTM（长短时记忆网络）或GRU（门控循环单元），以及集成学习等方法，都是持续的研究方向。

传统的小波神经网络以梯度下降法训练网络，而梯度下降法易导致网络出现收敛早熟、陷入局部极小等问题，影响网络训练的精度。文章将萤火虫算法用于训练小波神经网络，在全局内搜寻网络的最优参数。为了提高萤火虫算法参数寻优的能力，在训练过程中自适应调节γ值。同时利用高斯变异来提高萤火虫个体的活性，在保证收敛速度的同时避免算法陷入局部极小。将优化后的小波神经网络用于短期负荷预测，实验证明改进后的预测模型非线性拟合能力较强、预测精度较高。

带油环凝析气藏气顶油环协同开发过程中,地层压力的不断降低导致气顶发生反凝析现象,油环中的溶解气不断逸出,同时还伴随着原生水蒸发、岩石流体膨胀、边底水侵入等变化。综合考虑以上影响因素,在烃类流体物料守恒原理的基础上,建立带油环凝析气藏地层压力预测方法。将该方法应用于某实际带油环凝析气藏中。计算结果表明:该方法得到的地层压力与关井实际测压数据吻合较好,具有一定的可靠性;在衰竭开采方式下,气顶采气速度和油环采油速度的增加都会加速地层压力的下降;在气顶孔隙体积大于油环的孔隙体积条件下,气顶采气速度的增加更容易加快

为掌握采空区上方所建高速公路的变形趋势,解决老采空区上方地表变形监测数据较少,不易建立时序沉降预测模型的问题,利用D-InSAR(Differential Interferometric Synthetic Aperture Radar)技术对某高速公路进行了变形监测和分析,同时将其结果同地面实测数据相融合,并以LS-SVM(Least Squares-Support Vector Machine)为基础,建立了采空区上方高速公路变形预计模型,通过实例,验证了模型的正确性。具体过程:处理融合数据为等时间间隔,并将其趋势项去除,对余项进行平稳性、正态性及零均值处理;利用Cao方法计算嵌入维数,建立训练样本集,并进行LS-SVM学习训练;最后,采用训练好的模型对未来地表沉降进行预计。以511号监测点为研究对象,建立滚动预计方法,结果显示其最大下沉绝对误差3 mm,最大相对误差2.2%,取得了较为可靠的预计成果。

瓦斯涌出量预测是瓦斯防治的重要技术环节。在综合分析开滦钱家营矿-850 m水平7煤层地质条件和采掘顺序的基础上,探讨了Gm(1,1)模型预测矿井瓦斯涌出量的方法。依据预测结果,确定矿井瓦斯涌出量的动态变化和总的趋势,为煤矿安全生产提供技术保障。

滑动轴承在线磨损监测中的灰色预测方法，武通海，丁鑫，本文以滑动轴承磨损的预测为目标，探讨了基于在线磨损数据的趋势预测方法。采用在线监测获取的磨粒百分覆盖面积指数（IPCA：Index of

针对现有带式输送机张紧力检测装置不能根据负载实现张紧力实时预测的问题,提出了一种基于BP神经网络的带式输送机张紧力预测方法。首先分析了带式输送机张紧力、运行阻力与负载之间的关系,探究了负载与带式输送机电动机电流之间的表征关系。然后建立BP神经网络对负载进行预测:根据负载与张紧力的函数关系,获取带式输送机运行过程中的负载变化趋势,由负载实时预测张紧力,根据预测的张紧力对带式输送机进行自适应调控。实验结果表明,该方法的预测精度为92.1%,能够满足带式输送机张紧力实时预测的需求。

数字化信息社会具有的两个特征：一是计算机技术的迅速发展与广发应用；二是数学的应用向其它领域渗透。随着计算机技术的飞速发展，科学计算的深度不断扩展，科学理论与工业应用不断耦合，更多的算法不断地被反复证明与改进。数学建模是对现实世界的特定对象，为了特定的目的，根据特有的内在规律，对其进行必要的抽象、归纳、假设和简化，运用适当的数学工具建立的一个数学结构 含：线性规划、排队论模型、微分方程建模、时间序列模型、支持向量机、预测方法、层次分析法

车辆统计和车速预测 这里提供一个简单的基于vs2017+Opencv3.4的车辆统计和车速测量方法 效果图： 车辆统计 车速估计 说明 1、代码中RoI是固定的，可以设置鼠标响应事件设置RoI 2、背景建模后还有阴影影响车辆检测的准确度，可以设置算法进行背景消除 3、本来使用质心进行测速的，但是发现车辆在进出RoI的时候车辆质心随外接矩形进行变换，修改为车辆进入窄带的第一个点(这里使用右下角)替代质心提高准确度 4、没有进行标定，速度估计单位为pixels/s

基于POD降阶模型的气动弹性快速预测方法研究，陈刚，李跃明，CFD/CSD耦合数值模拟是解决复杂气动弹性问题精度最高的方法，但同时也是计算效率最低的方法。本文研究了气动弹性系统的时域POD降阶�