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GRNN

  • GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)報(bào)中的應(yīng)用

    為了預(yù)報(bào)電力系統(tǒng)負(fù)荷,采用GRNN(廣義回歸網(wǎng)絡(luò))的方法,通過(guò)GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)報(bào)網(wǎng)絡(luò)模型,用MATLAB7.0仿真,達(dá)到了預(yù)測(cè)的目的。利用GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確率高,避免了BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)同樣的數(shù)據(jù)庫(kù),算法冗長(zhǎng),網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果不穩(wěn)定的缺點(diǎn),GRNN網(wǎng)絡(luò)具有更好的預(yù)報(bào)精度。

    標(biāo)簽: GRNN 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 電力系統(tǒng) 中的應(yīng)用

    上傳時(shí)間: 2014-01-12

    上傳用戶:zhangyigenius

  • 基于GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視線跟蹤源程序。 其中網(wǎng)絡(luò)的輸入分別是瞳孔中心

    基于GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視線跟蹤源程序。 其中網(wǎng)絡(luò)的輸入分別是瞳孔中心,半徑,瞳孔中心與普洱青斑向量。

    標(biāo)簽: GRNN 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 源程序

    上傳時(shí)間: 2016-11-24

    上傳用戶:dsgkjgkjg

  • 可用于bp,elman,rbf,GRNN四種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)命令

    可用于bp,elman,rbf,GRNN四種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)命令

    標(biāo)簽: elman GRNN rbf bp

    上傳時(shí)間: 2017-06-25

    上傳用戶:杜瑩12345

  • 風(fēng)電場(chǎng)對(duì)電力系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響.rar

    由于日趨嚴(yán)重的環(huán)境問(wèn)題以及風(fēng)能利用的成本低廉和技術(shù)成熟等原因,風(fēng)力發(fā)電成為電力系統(tǒng)中相對(duì)增長(zhǎng)最快的新能源發(fā)電技術(shù),發(fā)展風(fēng)電成為改善電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行極為重要的措施。近幾年,風(fēng)力發(fā)電機(jī)組單機(jī)容量和風(fēng)電場(chǎng)建設(shè)規(guī)模都日益擴(kuò)大,但風(fēng)力的隨機(jī)性和間歇性會(huì)對(duì)電力系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行產(chǎn)生一定的影響。因此對(duì)于含有風(fēng)電場(chǎng)的電力系統(tǒng),需要建立正確的風(fēng)電場(chǎng)數(shù)學(xué)模型和進(jìn)行風(fēng)電場(chǎng)的短期風(fēng)速預(yù)測(cè)。 首先,運(yùn)用時(shí)間序列和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的預(yù)測(cè)方法,對(duì)風(fēng)電場(chǎng)的風(fēng)速序列進(jìn)行短期預(yù)測(cè)。該方法用時(shí)間序列模型來(lái)選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入變量,而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別運(yùn)用了BP和GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行比較,發(fā)現(xiàn)使用時(shí)間序列結(jié)合GRNN網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)效果比較令人滿意,其對(duì)風(fēng)電場(chǎng)和電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性運(yùn)行具有重要的意義。 其次,建立了風(fēng)速、風(fēng)電機(jī)組和風(fēng)電場(chǎng)的數(shù)學(xué)模型。風(fēng)電機(jī)組的數(shù)學(xué)模型主要包括風(fēng)力機(jī)模型、傳動(dòng)機(jī)構(gòu)模型和異步發(fā)電機(jī)模型,仿真分析了風(fēng)電機(jī)組對(duì)于風(fēng)速的響應(yīng)。在風(fēng)電場(chǎng)模型研究中,考慮了尾流效應(yīng)因素,風(fēng)電場(chǎng)中各臺(tái)風(fēng)機(jī)位置處的風(fēng)速并不相同,因此研究了風(fēng)能分布的Jensen模型和Lissaman模型,并進(jìn)行了案例計(jì)算分析,結(jié)果表明了風(fēng)能分布模型在大規(guī)模風(fēng)電場(chǎng)模型分析中的重要性。本文還提出了風(fēng)電場(chǎng)等值模型的建立,降低了仿真研究的復(fù)雜性,使得分析大規(guī)模風(fēng)電場(chǎng)并網(wǎng)運(yùn)行成為可能。 最后,實(shí)現(xiàn)了包含風(fēng)電場(chǎng)的電力系統(tǒng)潮流計(jì)算,采用牛頓—拉夫遜法極坐標(biāo)形式的方法,為研究風(fēng)電場(chǎng)穩(wěn)定性運(yùn)行提供了前提條件。同時(shí)提出了基于電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定性分析的風(fēng)電場(chǎng)穿透功率極限計(jì)算方法,并揭示了頻率波動(dòng)對(duì)風(fēng)電場(chǎng)穩(wěn)定運(yùn)行的影響。

    標(biāo)簽: 風(fēng)電場(chǎng) 電力系統(tǒng) 穩(wěn)定性

    上傳時(shí)間: 2013-07-31

    上傳用戶:zhengxueliang

  • 廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是RBF的一個(gè)擴(kuò)展。但是具體怎么實(shí)現(xiàn)卻代碼很少

    廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是RBF的一個(gè)擴(kuò)展。但是具體怎么實(shí)現(xiàn)卻代碼很少,本代碼是一個(gè)GRNN很好的學(xué)習(xí)例子。

    標(biāo)簽: RBF 廣義 回歸 代碼

    上傳時(shí)間: 2014-01-21

    上傳用戶:gdgzhym

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