基于改进BP神经网络的短期电力负荷预测方法研究.pdf

基于最大偏差相似性准则的BP神经网络短期电力负荷预测算法.pdf

基于Elman神经网络的短期风速时间序列预测及软件开发.pdf

针对点预测类方法无法消除预测误差的不足，文中提出一种光伏发电功率短期预测方法。该方法采用极端学习机为光伏发电功率预测的回归预测方法，并结合三角形隶属函数模糊信息粒化的思路，将一定时间窗口的光伏发电功率历史数据进行模糊粒化。粒化后的窗口内历史数据包含功率变化值的最小值、最大值和平均值，形成了新的训练集，进一步对训练集采用极端学习机算法进行训练与预测，实现了光伏发电功率的区间预测。以某地区的光伏发电功率历史数据为算例进行了验证，结果表明：本文提出的方法可以预测光伏发电功率的波动范围，光伏发电功率真值全部包含在所预测的区间范围内。该方法对包含光伏新能源发电的电网调度计划具有工程实践意义。

随着新能源的不断发展，大量大容量风电机组并入电网运行，给电网的安全可靠运行以及风力发电的可持续发展都提出了新的挑战。提出一种风功率预测模型，该模型以风电场风功率历史数据以及风速、风向等数值天气预报数据作为输入对风功率进行预测。考虑到风功率预测中输入数据的波动性和不确定性，在传统门控循环单元(GRU)神经网络的基础上融合卷积神经网络(CNN)，以提高模型对原始数据的特征提取和降维能力，并引入dropout技术减少模型中的过拟合现象。工程实例分析表明，所提模型在预测准确度和运算速度方面均优于长短记忆神经网络模型。

股票预测器 该程序使用了一个人工循环神经网络，称为长短期记忆（LSTM-多元变量） 使用过去60天的股价来预测“苹果”在30天内的开盘价。 准备数据 获取数据 股票数据是使用pandas_datareader软件包从雅虎财务部门收集的。 时间范围是从2016年1月1日到2021年1月1日。 df = web.DataReader('AAPL', data_source='yahoo', start='2016-01-01', end='2021-01-01') 显示前5行 高的 低的 打开 关闭 调整关闭 2016-01-04 26.342501 25.500000 25.652500 26.337500 24.400942 2016-01-05 26.462500 25.602501 26.437500 25.677500 23.789471 2016-01-

一般采用小波分解的电价预测方法是将历史电价分解后分别预测,预测过程中没有引入其他电价影响因素,或者是直接引入未经小波分解的影响因素。提出一种小波分析与神经网络相结合的预测方法,将历史电价和历史负荷都进行小波多分辨率单尺度分解,分解成概貌电价、细节电价和概貌负荷、细节负荷。在此基础上,用历史概貌电价和概貌负荷序列训练BP神经网络,预测出未来的概貌电价;用历史细节电价和细节负荷序列训练BP神经网络,预测出未来的细节电价。将概貌电价和细节电价进行重构,得到最终的预测电价。对美国PJM电力市场的实际电价(LMP)进行预测,验证了该方法的有效性和可行性。

[精选]对外投资-短期投资的取得.pptx

深度学习 该文件夹包含我的各种AI和机器学习项目的深度学习模型。 长短期记忆（LSTM）卷积神经网络（CNN）ResNet50

提出了一种基于小波分析与BP神经网络的矿井工作面瓦斯浓度预测算法,综合利用了小波分析算法的信号去噪作用以及BP神经网络可以拟合任何非线性系统的能力,并采用Matlab软件实现了该算法在瓦斯浓度预测上的应用。试验结果证明,对于短期内的工作面瓦斯浓度预测,该算法具有较好的预测效果。