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一种基于遗传算法优化bp神经网络的风电功率预测方法
本发明公开了一种基于遗传算法优化BP神经网络的风电功率预测方法,从风电功率预测系统的数据处理模块中获取预测参考数据;对参考数据建立BP神经网络的预测模型,并采用多种群编码对应BP神经网络的不同结构,每个种群分别对神经网络权值阈值编码,生成不同长度的个体,用遗传算法中选择、交叉、变异操作进化优化每个种群,最后判断收敛条件并选择最优个体;再对BP神经网络初始化,用学习率可变的动量BP算法进一步训练网络直至收敛,利用该网络对风电功率进行预测;最后,还反复利用预测值,在一轮预测中进行多次预测实现了跨时间间隔的多步预测。本发明预测精度提高,计算时间减少,稳定性增强。
2022-05-03 22:25:45
1.21MB
神经网络
遗传算法
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(matlab代码)地铁列车节能优化曲线(遗传算法GA)(惰行控制).zip
地铁列车节能优化曲线(遗传算法GA)(惰行控制).zip 注意事项: 1、程序是在matlab2013b环境下编写的,在之前版本中不知可否正常运行。 2、如果matlab没有遗传算法工具箱,需要将genetic放到根目录的toolbox的 文件夹中,然后设置路径。 3、需要保存程序的输出时,文件的目录需要更改。 遗传算法工具箱实现地铁牵引能耗的优化
2022-05-03 19:03:44
242KB
matlab代码
基于模糊机会约束规划的机会阵雷达方向图综合
针对机会阵雷达方向图综合的不确定问题,提出了一种基于模糊机会约束规划的方向图综合规划模型。该模型基于可信性理论,综合考虑天线单元分布的随机性以及激励状态的不确定性,将参与方向图综合时激励打开的天线数目看做一个梯形模糊变量,用以描述综合时的复杂不确定环境。随后,将规划模型转化为清晰等价形式,再结合遗传算法和灰关联综合评价法则设计了一种混合智能优化算法,用于求解该模型。以一维任意非均匀线阵为例,对主瓣宽度和最大副瓣电平进行了优化。仿真表明:优化后结果的可信性高于置信水平,验证了该算法的有效性。
2022-05-03 18:41:02
652KB
机会阵雷达;方向图综合;可信性理论;模糊机会约束规划;遗传算法;灰关联综合评价
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遗传算法与蚂蚁算法的融合
遗传算法具有快速随机的全局搜索能力,但对于系统中的反馈信息利用却无能为力,当求解到一定范围时往往 做大量无为的冗余迭代,求精确解效率低. 蚂蚁算法是通过信息素的累积和更新收敛于最优路径上,具有分布式并行全 局搜索能力. 但初期信息素匮乏,求解速度慢. 算法是将遗传算法与蚂蚁算法融合,采用遗传算法生成信息素分布,利用 蚂蚁算法求精确解,优势互补. 仿真表明取得了非常好的效果
2022-05-03 09:08:58
710KB
遗传算法
蚂蚁算法
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matlab最简单的代码-Genetic-Algorithm:遗传算法的Matlab实现,包含两个简单的例子
matlab最简单的代码 Genetic-Algorithm 遗传算法的Matlab实现,包含两个简单的例子 两个例子的代码的主要区别在CalFitness.m和PlotModel.m中,其余的通用。 第一个例子,求解z=sinx+cosy+0.1(x+y)的最大值,CalFitness.m和PlotModel.m中对应的都是注释部分 第二个例子,给出了一系列点,利用欧式距离公式min d=\sum_{i=1}^{10}\sqrt{(x_0-x_i)^2+(y_0-y_i)^2}求解一系列点中的某个点,这个点到其余所有点的距离最小,直接运行就是这个问题的解。 序号 x y 1 1.4 3.6 2 2.7 0.1 3 1.5 6.9 4 4.6 3.6 5 5.2 1.2 6 5.6 2.7 7 8.2 3.5 8 3.8 2.1 9 4.6 2.9 10 8.7 3.3
2022-05-02 20:59:13
5KB
系统开源
1
论文研究-一种基于遗传算法的作业车间调度问题的解决方案 .pdf
一种基于遗传算法的作业车间调度问题的解决方案,陈浩哲,王晨升,作业车间调度问题(job shop scheduling problem,JSP)是复杂调度问题类型之一,有十分重要的研究意义和工程价值。本文以标准遗传算法为基础�
2022-05-02 16:22:36
264KB
作业车间调度问题
1
基于遗传算法的多目标优化算法
matab代码基于遗传算法的多目标优化算法
2022-05-02 16:07:10
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matlab
1
基于遗传算法的物流配送路径优化问题研究
基于遗传算法的物流配送路径优化问题研究
2022-05-02 14:07:10
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文档资料
基于改进遗传算法优化BP神经网络的销售预测模型
随着经济的快速发展,众多企业步入科学化管理的时代.销售预测是企业经营活动中必不可少的一个环节,预测的准确性直接关系到销售经营的成败.因此提出基于传统BP神经网络与时间序列预测模型为一体的改良BP神经网络预测模型,通过该模型的预测,可以更可靠地预测企业在未来单位时间内的销售额.改良神经网络参考了同步时间序列的预测做出了自我校准,并利用遗传算法达到通过校准得到自我优化的目的,简化网络结构,提高预测的准确度.
2022-05-02 09:09:30
1.17MB
BP神经网络
时间序列
预测模型
遗传算法
1
安全技术-网络信息-移动通信网络优化中的遗传算法及其应用.pdf
安全技术-网络信息-移动通信网络优化中的遗传算法及其应用.pdf
2022-05-01 22:00:17
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