改进粒子群优化RBF神经网络在短期电力负荷预测上的研究

电力负荷预测的准确性对整个电力系统的安全和经济效能起着很大的作用,为提高短期电力负荷预测的准确性,提出一种改进的粒子群优化RBF神经网络的模型。针对PSO算法其迭代后期极易深陷部分最优,收敛准确度低,容易发散等问题,提出了PSO算法自身的特性结合Levy飞行机制算法的特点进行融合,在保障算法的寻优准确度的同时也保障了寻优的速度,从而实现全局最优。利用改进的粒子群算法优化RBF神经网络,再将训练好的RBF神经网络应用到电力负荷的预测中。将此模型应用到黑龙江省某地区短期电力负荷预测中,结果表明此种方法有效提高了预测精度。     

基于EMD和神经网络的短期电力负荷预测

提出了采用经验模态分解（EMD）和神经网络结合的方法对短期电力负荷进行预测.通过EMD算法将电力负荷的时间序列分解为若干个固有模态函数,采用神经网络对各个固有模态函数分别预测,然后求和重构各个固有模态函数的预测值,最后得出总的负荷预测值.通过仿真分析,该方法相对于采用单一的神经网络预测降低了预测误差,改善了短期负荷预测的有效性.     

基于异构数据的电力短期负荷大数据预测方案

随着多种可再生能源电力的接入,电力系统正在向更智能、更灵活、交互性更高的系统过渡。负荷预测,特别是针对单个电力客户的短期负荷预测在未来电网规划和运行中发挥着越来越重要的作用。提出了一个基于异构数据的电力短期负荷大数据预测方案,该方案收集来自智能电表和天气预报的数据,预处理后将其加载到非关系型数据库中进行存储并做进一步的异构数据处理;设计并实现了一个长短期记忆递归神经网络模型,用于确定负荷分布并预测未来24 h的住宅小区用电量;最后利用一个住宅小区的智能电表数据集对提出的短期负荷预测框架进行了测试,并使用均方根误差和平均绝对百分比误差两个指标,对比了预测模型与两种经典算法的性能,验证了所提模型的有效性。     

基于混沌时间序列的BP神经网络电力负荷预测

在混沌时间序列的基础上,应用BP神经网络对电力负荷进行了预测,并对模型特性进行了分析。理论分析和实例计算均表明该预测模型的精确度较高,适合在电力负荷预报中推广应用。     

基于ANN和残差修正的电力系统短期负荷预测

提出了一种人工神经网络与灰色理论模型相结合的综合预测方法。在神经网络结构设计中分别选取带有横向和纵向特征的负荷作为输入，并充分考虑气候敏感因素及特殊负荷日的影响。在分析预测差值的基础上，将灰色理论残差校正模型运用到预测结果的修正当中去。算例表明所提出的方法提高了预测精度。     

基于VMPSO-RBF神经网络的话务量预测

为了更快速、准确地预测话务量,提出了速度变异的粒子群算法（VMPSO）,并与RBF算法相结合,形成速度变异的粒子群—RBF（VMPSO-RBF）神经网络算法,并且来训练神经网络,从而优化了神经网络的参数,最后对移动话务量进行预测。与RBF神经网络方法和PSO-RBF神经网络方法相比较,该文提出的方法预测精度更高,收敛速...     

基于大数据处理技术的深度学习算法的图像处理优化技术研究

文章通过对人工神经网络算法技术、粒子群算法技术、图像匹配算法进行深入的剖析,对算法的理论原理进行简析,对算法的特点进行分析,对算法在图像处理优化技术中的应用进行解析,诠释图像处理优化技术解决的图像处理中遇到的问题和难题。借助算法来优化处理大数据存在的弊端和难点,进而达到优化图像处理优化技术的目的,使得图像处理过程更加高效、传输便捷、应用方便,给人以视觉上的最真实的实景享受。     

基于支持向量机的电力短期负荷预测研究

以城市电力负荷预测为应用背景,根据电力负荷的特点和支持向量机（SVM）方法在解决小样本学习问题中的优势,提出基于SVM的电力短期负荷预测模型,并使用粒子群优化算法优化其参数。基于SVM的电力短期负荷预测模型的运行结果与BP神经网络模型对比表明,前者稳定性好,运行速度快,准确率高。     

GRNN神经网络在电力系统负荷预报中的应用

为了预报电力系统负荷,采用GRNN（广义回归网络）的方法,通过GRNN神经网络和BP神经网络建立电力系统负荷预报网络模型,用MATLAB7.0仿真,达到了预测的目的。利用GRNN神经网络预测结果准确率高,避免了BP网络预测同样的数据库,算法冗长,网络预测结果不稳定的缺点,GRNN网络具有更好的预报精度。     

基于改进BP神经网络和粒子群优化算法的图像滤波方法的研究

提出了一种基于改进BP神经网络和粒子群优化算法(PSO)的图像滤波方法.该方法利用双曲正切形式的误差函数代替BP神经网络传统的最小均方误差函数(LMS),并将改进后的BP神经网络利用PSO算法优化,用来减小图像噪声对神经网络精度的影响以及避免神经网络陷入局部极小值点,从而提高神经网络去噪能力.实验结果表明,与传统滤波方法相比,该方法不仅能有效地滤除图像中的高斯噪声而且能很好地保护图像细节.     

神经网络在电网负荷预测上的应用研究

研究了人工神经网络方法,提出使用BP神经网络建立短期负荷预测综合模型.为加快神经网络的学习速度,改进BP算法,引入平滑系数和遗忘系数,并取得良好的预测效果.     

PSO算法优化BP神经网络的金融风险预警研究

金融危机是一个非线性的复杂过程,BP神经网络对非线性系统具有很强的模拟能力。针对BP神经网络有收敛速度慢、易陷入局部极小值和振荡等缺点,利用改进的PSO算法优化BP神经网络的权值和阈值,能有效地改善BP神经网络的缺点。对金融风险实例分析的结果表明,综合改进的BP算法相对于BP神经网络算法能明显加快网络的收敛时间,具有较快的收敛速度和较高的诊断准确度,用于金融风险预警是可行的,证实了该方法具有一定的实际应用价值。     

小波变换和BP神经网络在电力负荷预测中的应用

介绍了小波变换和BP神经网络理论,根据分析所用负荷数据的特点,采用两种理论结合的方法,对电力系统中长期负荷进行预测.通过仿真验证了该方法的有效性.     

基于多层感知器神经网络的波导匹配负载设计

讨论了多层感知器神经网络(MLPNN)在矩形波导终端匹配短负载设计中的应用.网络学习过程采用反向传播算法(BP),并对训练和测试用样本进行随机化,训练过程中加入动量项,网络结构可进行自动调节.对样本进行了线性定标,用定标后的样本训练神经网络,建立系统模型,通过优化神经网络相应参数成功实现了矩形波导H面T型结构的终端短小匹配负载的结构设计.     

Credit risk assessment of P2P lending platform towards big data based on BP neural network

Peer-to-peer (P2P) lending platform plays a significant role in modern financial systems. However, due to improper supervision, credit risk is inevitable. In this paper, we analyze the traditional financial risk and information technology risk of P2P lending platform. In order to evaluate the performance of assessment algorithms, we present a BP neural network-based algorithm for lending risk assessment. To achieve our task, we crawled large-scale lending data for 2015–2019. Logistic regression is used to compare with BP neural network method. Experimental results show that BP neural network-based algorithm outperforms traditional Logistic regression algorithm and the proposed method can effectively reduce investor risk.     

基于大数据的电力信息网络流量异常检测机制

随着智能电网建设的加强,电力信息网络及其承载的业务系统得到迅猛发展,网络业务流量的检测和预警具有重要的安全意义.针对目前电力信息网络缺乏处理流量异常问题的有效技术手段,提出了一种基于大数据的电力信息网络流量异常检测机制,并通过对改进的局部异常因子(M-LOF)和支持向量域数据描述(SVDD)两种常用异常检测算法的对比分析,总结出适合电力信息网络的流量异常检测方法.     

基于遗传算法优化BP神经网络的风电功率预测

随着大量风电开始并入电网,风电场输出功率预测对接入大量风电的电力系统的运行有重要意义。针对神经网络在风电功率预测中结构和权值参数难以确定,预测精度不高等问题,提出利用遗传算法对神经网络的拓扑结构和网络权值进行优化,并将其应用于风电场功率预测,研究表明预测精度有一定程度的提高。     

基于PSO-BP神经网络的DOA估计方法

提出利用粒子群算法优化BP神经网络来改善来波到达角估计性能的方法。传统的BP神经网络 易 陷入局部最优,因此采用粒子群算法对网络的权值和阈值进行优化,并将其应用到来波到达 角估计中。所提方法仅利用阵列协方差矩阵的第一行作为来波方位特征,与常用的 协方差矩阵 上三角特征相比,在不损失有效方位信息的基础上使特征维数极大降低。仿真实验 证明：同经典的RBF神经网络方法相比,基于所提方法的神经网络结构更简洁,泛化性能更 好,来波方位估计精度更高。     

基于粒子群优化算法的数据中心网络流量调度策略

为解决当前数据中心网络存在链路负载不均衡及带宽资源浪费问题,提出了一种基于粒子群优化算法的流量调度策略.该策略结合软件定义网络控制器可获取全局网络拓扑信息的特性,依据当前链路带宽资源状况及网络流量的带宽需求建立目标函数.首先,根据流的源地址和目的地址找出最短路径集,通过定义粒子聚合度判断算法是否有陷入局部最优的趋势;然...     

基于LSTM循环神经网络算法的风电预测技术

风力发电的随机性和不可控性,给发电控制环节造成控制负担,利用不同高度的风速、风向等气候因素对风力发电数据进行准确预测,有利于制定合理的调度计划.本文使用LSTM循环神经网络算法,实现了单变量预测未来一个时间点、多变量预测未来一个时间点的风电预测实例验证,实验结果发现算法在两种情况下均保持着高的预测精度.且由于单变量和多...