模糊神经网络在电力市场短期负荷预测中的应用

在电力市场下的短期负荷预测问题中,考虑到天气和其它影响因素,将模糊系统与神经网络在负荷预测系统中按串联方式连接组成模糊神经网络(FNN),进行短期负荷预测.在负荷预测过程中,首先对负荷、天气、日期等数据进行模糊化处理,然后采用两种典型有效的改进BP算法对神经网络进行训练,并比较其速度与精度等.最后用训练好的网络进行预测,将预测结果与实际数据进行比较,证明其具有较好的预测效果.     

一种用于机场气象预测的模糊神经网络模型

针对民用机场多因素气象预测问题的复杂性,该文构建出一种基于粗糙集的模糊神经网络模型。采用粗糙集理论约简属性,挖掘潜在规则,在此基础上建立模糊神经网络模型,并根据规则的统计性质和离散化结果初始化网络参数,采用BP算法训练网络。实例验证,该模型在收敛速度与预测精度上优于传统的神经网络模型。     

主成分和BP神经网络在粮食产量预测中的组合应用

粮食产量的变动受到多种因素的共同影响,各因素之间往往具有十分复杂的非线性关系,传统的预测方法大多无法反映这种变化规律而影响了预测的准确性.BP神经网络模型具有很好的非线性逼近能力,对中国粮食产量能实现比较准确的预测;主成分分析可以对具有模糊关联的变量数据进行降维,其与BP神经网络的组合能优化模型的网络结构,提高预测精度.实证结果表明,组合模型预测结果的精度提高了3%,网络训练的收敛速度和效率也得到不同程度的改善.     

QPSO算法优化BP网络的网络流量预测

网络流量预测对于大规模网络的规划设计和网络资源管理等方面都具有积极的意义,是网络流量工程重要组成部分。结合QPSO算法和BP神经网络的优势,采用QPSO算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,并利用历史记录训练BP网络。仿真实验表明,与PSO训练的BP网络以及直接用BP网络进行预测的模型相比,基于QPSO训练的BP网络流量预测模型具有更好的预测能力。     

基于集成BP神经网络的短期负荷预测

利用混沌相空间重构理论对负荷时间序列研究,用改进的C_C方法求得时间延迟τ和嵌入维数m,得到系统最大李雅普诺夫指数,证明其具有混沌特性.对样本数据相空间重构,构建多个BP神经网络的预测子模型,所有子模型同步预测的加权平均作为集成负荷预测值.在线采集负荷数据,利用增量式训练获取新的预测子模型,按“先入先出”顺序进行BP神经网络集成更新.将预测结果同普通BP神经网络预测结果进行对比,结果证明这种方法提高了预测精度.     

基于聚类的BP网络在织物染色配色中的应用

针对织物染色配色过程中的复杂性和非线性问题,提出一种基于聚类的BP神经网络织物染色配色方法.通过模糊C均值聚类方法对初始样本集进行预处理,然后构建结构合理的BP神经网络对处理后的样本集进行训练和仿真.实验结果验证该方法与传统的BP神经网络相比能明显提高网络的收敛速度和泛化能力,能较准确地实现对织物染色配方的预测.     

基于径向基神经网络的月降水量预测模型研究

针对月降水量高度非线性的特点,以合肥20年的月降水量为时间序列,综合运用径向基函数(RBF)神经网络,建立了一种基于径向基函数的神经网络预测模型。首先对RBF神经网络进行介绍,并将该网络应用于月降水量预测,应用归一化方法对原始数据进行预处理;然后运用MATLAB R2008神经网络工具箱函数建立月降水量预测模型;最后进行仿真实验与分析,将RBF神经网络与传统的BP网络训练预测结果进行比较。结果显示,RBF神经网络模型训练的迭代次数和训练时间、预测结果明显好于传统BP神经网络。     

基于径向基神经网络的月降水量预测模型研究

针对月降水量高度非线性的特点,以合肥20年的月降水量为时间序列,综合运用径向基函数（RBF）神经网络,建立了一种基于径向基函数的神经网络预测模型。首先对RBF神经网络进行介绍,并将该网络应用于月降水量预测,应用归一化方法对原始数据进行预处理;然后运用MATLABR2008神经网络工具箱函数建立月降水量预测模型;最后进行仿真实验与分析,将RBF神经网络与传统的BP网络训练预测结果进行比较。结果显示,RBF神经网络模型训练的迭代次数和训练时间、预测结果明显好于传统BP神经网络。     

BP神经网络在负载管理中心故障诊断中的应用

在分析电气负载管理中心故障特点的基础上,利用神经网络权值和阈值能够随实际的排故结果不断更新及正向推理速度较快的特性,提出了基于BP神经网络的负载管理中心故障诊断方案,并确立了故障诊断BP网络模型.借助于MATLAB的神经网络工具箱,采用两种改进的训练算法对网络进行训练,得到了用于诊断的BP神经网络模型,为检验该模型故障诊断的准确性,采用大量的数据样本进行了仿真.结果表明：基于神经网络的诊断方法故障识别率高、快速有效,具有良好的实用价值.     

探空仪湿敏电容器的误差校正模型研究

为了减小探空仪湿敏电容器在高空大气,特别是低温环境下的测量误差,设计了一种基于改进型pi-sigma模糊神经网络的误差校正模型,采用了K-means聚类算法和权值直接确定法提高了网络性能。通过实际测试和BP神经网络进行比较,结果显示:pi-sigma模糊神经网络和BP神经网络对于-30～40℃的144组训练样本的最大相对误差分别为4.774%,15.27%,收敛时间分别为0.01,2 s。4组检验样本结果证明:pi-sigma模糊神经网络有效实现了湿敏电容器在低温条件下的温度补偿和非线性校正,同时在预测精度、泛化能力以及训练速度上均优于BP神经网络。