为了提高风电功率的预测精度,研究了一种基于粒子滤波(PF)与径向基函数(RBF)神经网络相结合的风电功率预测方法。使用PF算法对历史风速数据进行滤波处理,将处理后的风速数据结合风向、温度的历史数据,归一化后构成风电功率预测摸型的新的输入数据;利用处理后的新的输入数据和输出数据,建立PF-RBF神经网络预测摸型,预测风电场的输出功率。仿真结果表明,使用该预测摸型进行风电功率预测,预测精度有一定的提高,连续 120 h功率预测的平均绝对百分误差达到8.04%,均方根误差达到 10.67%。
2023-03-16 22:35:29 745KB 工程技术 论文
1
1.领域:matlab,GA遗传算法优化RBF神经网络算法 2.内容:基于GA遗传算法优化RBF神经网络进行数据预测matlab仿真+代码操作视频 3.用处:用于GA遗传算法优化RBF神经网络算法编程学习 4.指向人群:本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项: 使用matlab2021a或者更高版本测试,运行里面的Runme_.m文件,不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。
2023-03-16 17:06:39 565KB 神经网络 matlab 人工智能 GA遗传算法
擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真。
2023-03-10 16:13:05 404KB matlab
1
径向基(Radial Basis Function:RBF)神经网络学习笔记-附件资源
2023-03-08 12:24:49 23B
1
太原理工大学运动控制系统课程设计《基于RBF 神经网络PID 控制双闭环直流电动机调速系统设计》,完整可直接使用,包含matlab工程文件
2023-03-01 20:41:10 1.76MB 运控 matlab
1
该代码实现了 Chen 等人中给出的算法。 al 1991。它需要用户的最大容忍度。它从总 M 个回归量中选择 Ms 显着回归量。 不幸的是,训练 RBF 网络后获得的错误并不如预期。 我的代码有错误吗??? 请随时修改此代码并将您的建议邮寄给 anshuman0387[at]yahoo[dot]com。 在这方面的任何帮助将不胜感激
2023-02-12 19:27:36 2KB matlab
1
针对已有神经网络功放建模的建模精度不高,易陷入局部极值等问题,提出一种新的改进并行粒子群算法(Improved Parallel Particle Swarm Optimization,IPPSO)。该算法在并行粒子群算法的基础上引入自适应变异操作,防止陷入局部最优;在微粒的速度项中加入整体微粒群的全局最优位置,动态调节学习因子与线性递减惯性权重,加快微粒收敛。将该改进算法用于优化RBF神经网络参数,并用优化的网络对非线性功放进行建模仿真。结果表明,该算法能有效减小建模误差,且均方根误差提高19.08%,进一步提高了神经网络功放建模精度。
1
人工神经网络的最后的实验。用了两种方法,bp算法和 rbf 径向基神经网络
2023-01-06 15:36:15 21.53MB 人工神经网络 实验报告 bp rbf
1
使用RBF神经网络对PID三个参数进行校准
2023-01-03 11:26:16 66KB PID
1