基于小波神经网络的光伏系统发电量预测

针对光伏系统发电量的影响因素,建立具有超强泛化能力的小波神经网络短期发电量预测模型。以相同日类型条件下的光伏系统发电量、环境温度、光板温度、相对湿度的历史数据作为样本,对模型进行训练和发电量预测。通过小波神经网络模型和BP神经网络模型预测结果的对比分析表明:小波神经网络模型训练次数少,收敛速度快,预测精度高。     

基于AdaBoost与BP神经网络的风速预测研究

介绍了基于AdaBoost的多神经网络集成预测方法。集成方法的预测结果优于其他方法的预测结果,这一点在理论上和经验上已经得到证明。AdaBoost是适用于时间序列预测的集成方法。基于AdaBoost算法,采用多个BP神经网络训练随机生成的风速样本,再由多个训练结果生成最终的风速预测值。用该方法预测的误差低于用单一BP神经网络进行的预测,其分析和仿真结果表明了其优越性。     

基于神经网络的重型燃气轮机启动过程建模研究

分别选取NARX神经网络和Elman网络作为建模工具,利用重型燃气轮机现场运行数据,对启动过程进行动态工况建模,实现主要运行参数的预测。通过对训练误差函数中的输出参数高数值样本点赋予更高权重值,获得了对高数值区域预测精度更高的网络个体。对于多组样本序列数据的训练问题,提出样本序列拼接、拼接点权重值置零的训练方式。比较Elman网络和NARX神经网络在不同测试条件下的预测表现,结果显示了Elman应用的局限性。研究成果可为神经网络在燃气轮机建模中的应用提供参考。     

基于小波变换和优化的Elman神经网络的光伏功率预测

准确地预测光伏发电功率,有利于提高电网系统运行的可靠性和经济性。分析各个气象因素对光伏发电功率的影响,确立了关键的气象因素,并利用小波分析获得气象因子样本集和光伏功率样本集不同频带下的小波系数作为神经网络的输入训练集,结合Elman神经网络建立不同天气条件下的光伏功率预测模型。提出基于自适应遗传算法优化的Elman神经网络模型,优化后的Elman神经网络在晴天、阴天、雨天3种情况下预测值的平均相对误差率分别为5.43%、8.26%、14.15%,相较于Elman神经网络分别降低了13.16%、16.61%、17.33%,改善了Elman神经网络的预测精度,提高了Elman神经网络的学习能力和泛化能力,验证了所提方法的有效性。     

基于KG-BP神经网络在秦淮河洪水水位预测中的应用

为了提高BP神经网络模型的预测精度,提出了一种基于KNN算法及GA算法优化的BP神经网络的水位预测方法(KG-BP),即通过KNN邻近算法从全样本数据中剔除与待测点相关度较低的样本集,并允许保留K个"优质"训练数据集;将筛选出的"优质"训练数据集代入GA算法中实现初始权阈值的优化;再将"优质"的样本和初始权阈值代入BP模型中进行训练。将该预测方法应用于东山站水位实际预测中,并与BP模型、GA-BP模型的预测结果进行对比分析,验证了KG-BP模型具有较高的预测精度。     

基于主成分分析的神经网络在需水预测中的应用

需水量预测是水资源规划与管理的重要内容,建立高精度的需水量预测模型,可为区域水资源规划提供技术支撑。以南昌市为例,利用2005~2015年的实际用水量数据,对南昌市16个用水总量影响因子进行主成分分析,以提取的主成分作为BP神经网络的输入样本,建立BP神经网络需水预测模型。结果表明,经过主成分分析,16个用水量影响因子可用8个主要影响因子代替。建立的BP神经网络模型的需水预测平均相对误差仅为1.37%,预测精度较高,可作为区域需水预测的一种可靠方法。研究成果可为类似区域提供借鉴。     

基于LM算法的模糊优选神经网络模型

针对传统模糊优选神经网络模型训练速度慢、训练结果易陷入局部最小解的缺点,提出了基于LM算法的模糊优选神经网络模型且对传递函数进行了改进,并预测分析了黄河内蒙段的三湖河口站和巴彦高勒站冰情.实例结果表明,改进模型训练速度更快、训练预测结果更优.     

基于灰色关联分析的GA-BP网络需水预测模型研究

针对城市需水预测涉及因素众多、不同地区影响因子不尽相同且多寡不一及影响因子的选择直接决定需水量预测的结果与实际是否相符等问题,提出了灰色关联分析法、遗传算法和BP神经网络相结合的需水预测模型,并以南京市为例,通过灰色关联分析法筛选出主要影响因素,采用遗传算法优化BP神经网络,构建基于灰色关联分析的GA-BP神经网络需水预测模型。实例应用结果表明,该模型用于需水预测能够比较全面地考虑需水量影响因子,与传统BP网络相比,GA-BP网络预测精度更高,训练速度更快,可作为资料时间序列较短情况下一种较好的需水预测方法。     

基于Elman神经网络的面板堆石坝沉降预测模型

分析了某面板堆石坝运行初期坝体的监测资料,选择水压分量与时效分量为影响因子构建逐步回归分析模型,应用反馈神经网络理论建立Elman神经网络模型,并与逐步回归模型预测精度做了对比分析.结果表明,Elman神经网络模型预测精度高、可靠,有助于分析大坝的安全性态.     

基于小波神经网络的福利院滑坡深部位移预测研究

针对滑坡位移监测较为复杂的问题,基于福利院滑坡处水文地质工程地质条件,将BP小波神经网络预测模型引入滑坡变形监测预报中,预测了福利院滑坡变形趋势,并与BP神经网络的预测结果做了比较.结果表明,BP小波神经网络预测结果明显优于Bp神经网络,且训练次数大幅减少、自适应能力强、预测精度高.     

基于长短期记忆神经网络的地表太阳辐照度预测

针对地表太阳辐照度(GHI)短期预测问题,提出一种基于长短期记忆神经网络的短期太阳辐照度预测模型。采用递归结构的训练样本,以保证训练样本内部的时间耦合性。为验证所提模型预测GHI的有效性,采用算例与传统人工神经网络模型预测结果进行对比分析。结果表明:基于长短期记忆神经网络预测模型将均方误差降低88.48%,表明所建模型更适用于GHI预测。     

基于蚁群算法的神经网络绝缘子闪络电压预测

为提高覆冰绝缘子闪络电压的预测精度及预测速度,采用BP神经网络和蚁群算法相结合的方法进行预测模型设计。利用闪络电压及其影响因素之间的试验数据,建立其神经网络的预测模型。以网络的权值和阈值为自变量,通过蚁群算法的迭代运算,搜索出误差全局最小值,再进行网络的二次学习训练。结果表明,该方法具有较高的预测精度,适用于绝缘子闪络电压的预测。     

基于CM-AFSA-BP神经网络的土石坝渗流压力预测

针对经典BP神经网络训练效率低、易陷入局部极值等缺点,利用云模型对传统人工鱼群算法(AFSA)进行改进,并采用改进后的云人工鱼群算法(CM-AFSA)对BP神经网络的权值和阈值进行优化,构建基于CM-AFSA-BP神经网络的预测模型。以某土石坝测压管水位为指标,利用CM-AFSA-BP神经网络预测模型对其渗流压力进行预测,并与同结构的经典BP神经网络预测结果进行对比分析。结果表明,CM-AFSA-BP神经网络模型在训练速度和预测精度上明显更优,在土石坝渗流压力预测和分析方面具有较好的适应性。     

年径流变化的BP神经网络预报模型研究

针对现有基于线性方法的年径流预报模型预报精度不高的问题,利用乌江洪家渡1963~2016年径流系列资料,以5~10月月平均流量作为预报影响因子,构建以年径流量为预报对象的BP神经网络模型,形成6-11-1的网络结构,并选取泛化能力强的贝叶斯规则法TRAINBR为训练函数。模拟结果表明,模型预报效果良好,对于年径流预报具有实用价值;BP神经网络模型相比逐步线性回归方法能更精确表达年径流预报因子与预报对象的映射关系;采用的训练函数TRAINBR能有效改善模型的泛化能力。研究成果可为径流预报提供参考。     

Research on intelligent prediction of hydrogen pipeline leakage fire based on Finite Ridgelet neural network

In order to effectively predict fire risk of hydrogen pipeline leakage and improve the safe level of hydrogen pipeline, the finite Ridgelet neural network optimized by improved firefly algorithm is constructed. Related researches on pipeline leakage fire risk and corresponding prediction models are summarized. The finite Ridgelet neural network is constructed by using finite Ridgelet function as excitation function of node in hidden layer, and the structure of finite Ridgelet neural network is established. The improved firefly algorithm based on location update mechanism is designed to optimize the parameters of finite Ridgelet neural network. And then the fire risk level prediction procedure of hydrogen pipeline is designed. Finally, forty training samples and ten testing samples are selected to carry out fire risk level prediction analysis, results show that the proposed finite Ridgelet neural network optimized by improved firefly algorithm has advantages in prediction precision and accuracy, which can effectively predict the safety status of hydrogen pipeline.     

基于PSO-BP神经网络的短期光伏系统发电预测

对光伏发电影响因素进行了分析,建立了粒子群算法优化的前向神经网络光伏系统发电预测模型。该模型利用了粒子群算法来优化神经网络内部连接权值和阈值,兼具粒子群和BP神经模型的优点,具有较好的收敛速度,泛化性能与预测精度。将光伏电站发电历史数据与天气情况作为样本,运用所建立的模型进行了训练与预测。结果表明,经过粒子群优化的BP网络模型预测精度高于典型BP网络,验证了该方法的有效性。     

基于遗传算法的压气机性能曲线拟合方法研究

为了研究人工神经网络在压气机性能曲线拟合中的应用,分别利用BP神经网络、RBF神经网络、极限学习机以及BP-GA神经网络对某微型燃气轮机压气机的性能映射关系进行模拟,分析了不同网络模型在压气机特性曲线拟合上的优劣,以及样本容量对不同神经网络模型性能的影响。结果表明:BP-GA神经网络模型不仅收敛速度快,而且精度高;相比传统BP神经网络模型,其平均绝对百分比误差可控制在0.189%以内,训练时间可缩短至19.07 s;当样本容量较少时,传统BP神经网络模型不再适用,而基于遗传算法的BP-GA模型仍然保持较高的精度。     

基于神经网络深度学习和结构优化的供水管网漏口失效形式及漏失量预测

为了量化供水管网漏失危害,根据漏失形式探究管网漏失原因,在管网漏失试验的基础上,通过分析不同管材、管径、漏口失效形式的管段在各种压力下漏失瞬态漏口周围20个压力波动数据,利用BP神经网络在压力数据与漏失量、漏口失效形式之间建立映射关系,并通过大量训练来优化BP神经网络结构。结果表明,优化后的神经网络可精确地预测出管网漏失量及漏口失效形式,为一种适用性强、快速有效的预测方法。