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廣義回歸神經網絡（GRNN）是一種基于非線性回歸的神經網絡模型，以其強大的函數逼近能力和快速的學習速度在電子工程領域備受青睞。GRNN特別適用于信號處理、模式識別及預測分析等場景，能夠有效解決復雜系統建模難題。通過探索我們精心整理的5個高質量資源，您將深入了解GRNN的工作原理及其在實際項目中的應用技巧，助力您的科研與開發工作更上一層樓。立即訪問并下載這些寶貴資料吧！

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為了預報電力系統負荷，采用GRNN（廣義回歸網絡）的方法，通過GRNN神經網絡和BP神經網絡建立電力系統負荷預報網絡模型，用MATLAB7.0仿真，達到了預測的目的。利用GRNN神經網絡預測結果準確率高，避免了BP網絡預測同樣的數據庫，算法冗長，網絡預測結果不穩定的缺點，GRNN網絡具有更好的預報精...

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由于日趨嚴重的環境問題以及風能利用的成本低廉和技術成熟等原因，風力發電成為電力系統中相對增長最快的新能源發電技術，發展風電成為改善電力系統經濟運行極為重要的措施。近幾年，風力發電機組單機容量和風電場建設規模都日益擴大，但風力的隨機性和間歇性會對電力系統穩定運行產生一定的影響。因此對于含有風電場的電力...

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