?? 負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)資料

?? 資源總數(shù)：1337
?? 源代碼：1630

?? 負(fù)荷預(yù)測(cè)全部資料 (1337個(gè))

為了提高電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)的精度與速度的需求，提出使用交替梯度算法改進(jìn)徑向基函數(shù)（RBF） 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)， 對(duì)天津市電網(wǎng)進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測(cè)。改進(jìn)的算法與傳統(tǒng)梯度下降算法相比，具有更快的收斂速度和更高的預(yù)測(cè)精度。 ...

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隨著新的數(shù)學(xué)工具小波分析的實(shí)用化為基于NN負(fù)荷預(yù)測(cè)模型性能的改善提供了理論依據(jù)對(duì)于電力系統(tǒng)負(fù)荷非線性時(shí)間序列的辨識(shí)在預(yù)測(cè)方法研究中應(yīng)給予重視在本文所用的基于小波原理和NN融合的預(yù)測(cè)原理是具有強(qiáng)的非線性...

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本文分析小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)重點(diǎn)研究在電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中連續(xù)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比具有的優(yōu)缺點(diǎn)對(duì)認(rèn)識(shí)和應(yīng)用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有重要意義算例表明在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相同的情況下連續(xù)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更高...

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