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本文简要介绍了人工神经网络,BP神经网络的结构、训练和学习规则以及人工神经网络非线性时间序列预测的应用概况。 相似文献
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针对电动汽车充电站建设运营成本高,土地利用率较低,功能单一的缺点,提出了电动汽车充光储一体化充电站的容量优化方法。考虑光伏出力及电动汽车充电负荷的不确定性,研究在不确定性环境下的容量配置问题,以保证优化方案的可靠性。基于机会约束规划,以建设运营成本最小为目标建立电动汽车充光储一体化充电站容量配置模型,通过序列运算理论将模型中含有随机变量的约束进行确定性转化,采用CPLEX作为模型的求解工具。算例验证了所提模型及方法的有效性。 相似文献
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针对小脑模型神经网络(cerebellar model neural network,CMNN)中泛化能力与存储空间容量之间的冲突这一关键问题,提出了一种改进的小脑模型神经网络——模糊隶属度小脑模型神经网络(fuzzy membership cerebellar model neural network,FM-CMNN),用于解决非线性动态系统的时间序列预测问题.首先,FM-CMNN在保留原始CMNN输入变量的地址映射方式的情况下,在CMNN存储空间中引入铃型模糊隶属度函数,从而保证在不需增加量化级数的情况下提高网络的泛化能力.然后,使用梯度下降算法对网络权值进行更新,提高网络的逼近强度.最后,通过非线性时间序列预测基准实验和污水处理中水质参数预测实验,验证了FM-CMNN性能的可靠性. 相似文献
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浅层地热资源作为一种埋藏浅、便于开发且清洁环保的可再生新能源,广泛分布于我国中东部的平原地区.为准确预测浅层地热的可开采量,以河南省汝州市温泉镇为例,将三维可视化地下水流建模软件Visual Modflow模拟出的浅层地热储层结果与常规时间序列法计算出的地热可开采量相比较,深入探讨两种方法主要的优缺点,并预测出研究区地热流体的最大可开采量应在2400~3432 m3/d之间.研究结果对当地地热资源的可持续开发利用提供了重要参考依据,同时表明将数值模拟法应用于浅层地热的勘查分析具有重要的价值. 相似文献
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针对目前单时段/多时段场景集生成方法在保留风电序列时序性方面的不足,提出一种自适应预测箱和状态转移矩阵相结合的风电序列场景集生成方法:在单时段分析阶段,结合自适应预测箱技术生成静态场景集;在多时段分析阶段,以状态转移矩阵滤除风电序列多时段转移过程的不合理波动,经过迭代过程生成既满足风电随机特性,又满足时序性要求的风电序列场景集.以德国TenneT电力公司的风电数据为例,在风电序列时序特征改进、与实际场景的差异性、算法计算效率和面向优化调度的应用效果方面与其他方法进行对比分析,验证所提方法的新颖性、合理性及实用价值. 相似文献