改进的光伏发电系统MPPT预测算法的研究

在光伏发电效率预测的研究中,针对光伏供电系统受温度和光照变化影响大、太阳能利用效率低和最大功率点预测不准确等问题,提出一种改进的GA-BP神经网络的光伏系统MPPT预测算法,通过优化的BP神经网络训练光伏阵列实测数据,预测输出的最大功率.为提高算法预测精度,采用云模型云滴和遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阀值,根据遗传算法收敛程度来调整云自适应交叉和变异算子.经Matlab仿真分析,在光照和温度变化时,改进的GA-BP神经网络比GA-BP神经网络和BP神经网络具有更好的预测效果.     

BP神经网络用于藻类生长预测的改进

针对传统的BP神经网络应用于藻类生长预测时,往往出现训练时间较长、输出数据精度低等问题.本文提出了在含有两层隐含层的BP神经网络结构中,对于数量一定的神经元,若神经元在隐含层分配合理,则BP神经网络可以达到减少训练次数并且能满足问题精度的要求.应用实例表明,该方法对预测藻类生长显得非常有效.     

改进的BP神经网络对飞机换热器结垢厚度预测

为了节约飞机维修成本,准确预测换热器结垢厚度,通过利用改进的BP神经网络预测模型,利用25组数据,建立了换热器结垢厚度与四个因素(环境温度、空调系统进口压力、初级换热器出口温度、次级换热器出口温度)之间的网络预测模型。模型包括4个输入神经元,9个隐含层神经元和1个输出层神经元。训练结果表明,改进之后的BP神经网络模型不仅克服了原始BP神经网络收敛速度慢,稳定性差的特点,还可以以较高的精度预测换热器的结垢厚度。     

基于BP网络曲线拟合方法的研究

在利用BP神经网络进行曲线拟合时,为了解决如何确定BP神经网络隐含层神经元数问题,提出了一种新的快速构建BP神经网络结构的方法,即如何由输入层神经元数、输出层神经元数及样本点数来确定隐含层神经元数,同时针对在曲线拟合过程中经常出现的一些问题提出了解决方案。实验结果表明,该构建方法和改进方案在提高曲线的拟合精度、加快收敛速度方面收到了较好的效果．     

改进BP神经网络的光伏系统发电功率预测

为了提高光伏发电功率的预测精度,提出一种改进BP神经网络的光伏发电功率预测模型.首先采用包括室外温度、光照辐射量、风速等作为输入层节点,交流发电功率作为输出节点,引入RMSE作为衡量最优模型指标,确定了隐含层节点数,然后采用BP神经网络对其进行学习,并采用布谷鸟搜索算法对BP神经网络进行优化,最后采用仿真实验对其有效性进行测试.结果表明,改进神经网络提高了光伏发电功率预测精度,具有一定的推广价值.     

基于优化BP神经网络光伏出力短期预测研究

太阳能拥有丰富的资源,而且分布广泛,现已被广泛应用到各种应用中,光伏发电已是一种可靠可行、可扩展的重要可再生能源利用的方式,因此对光伏出力进行精准的预测意义重大;从宁夏市某光伏发电站获得了一年的光伏发电数据与气象等因素,选取四月至五月的数据进行研究预测;针对BP神经网络的收敛时间长,容易陷入局部极小值等缺点;建立单一BP神经网络预测模型,基于遗传算法(GA)优化BP神经网络的GA-BP预测模型与基于狼群算法(WPA)优化的BP神经网络的WPA-BP预测模型;选择平均相对误差作为误差评估指标,结果表明,3种预测模型均能对光伏电站的发电功率进行预测,但是单一的BP神经网络模型误差较大,晴天时,误差为5.1%,经遗传算法改进后的预测误差为4.9%,较单一模型提高了0.2%的精度,而WPA-BP预测模型误差为4.4%,预测精度高于前者;同时多云天和雨天的时候,均为WPA-BP模型的预测误差小,稳定性高,具有一定的研究价值。     

改进GA-BP神经网络的无线信道预测方法

无线信道建模与仿真中,实现一种高效率、高准确性的无线信道预测方法是具有非常重要意义的。针对该需求,提出一种基于多种群遗传算法（Multi-population genetic algorithm, MPGA）-反向传播（Back propagation, BP）神经网络的无线信道预测方法。该方法通过改进遗传算法,优化BP神经网络中神经元的权值和阈值,以此改善BP神经网络预测精度差的问题,从而极大提高了BP神经网络的预测性能。将射线跟踪算法的理论值和BP神经网络结合,实现更高效的无线信道预测方法。通过对比遗传算法（Genetic algorithm, GA）-BP神经网络模型和MPGA-BP神经网络模型的预测误差,发现MPGA-BP神经网络模型的预测结果优于GA-BP神经网络模型,证明了所提出无线信道预测方法具有良好的精确度,可以更高效地进行无线信道预测。     

二次型神经网络模型及其应用

提出一种基于二次型运算和BP算法的计算神经网络模型.通过将输入向量分为若干等份的子向量,并运用二次型运算解决多线性空间的相互区分问题,消除了输入-隐含层的复杂网状连接结构,突出隐含神经元物理意义,从而实现了对传统三层BP神经网络结构的设计改进. 试验对比结果显示,经过改进的模型较标准BP收敛更快并且稳定.     

改进神经网络模型在光伏发电预测中的应用

针对传统的BP神经网络模型在光伏发电功率预测中,存在着的预测精度不高、收敛速度较慢的弊端,本文提出一种改进型的BP神经网络模型,运用增加动量项以及自适应选取最佳隐含层的方法来改进传统BP模型的缺陷.文中首先进行了各类气象因素对于光伏发电功率输出影响的相关性分析,提取出最能影响光伏发电功率的6个气象因素,作为网络模型的输入,然后建立了改进型的BP网络模型,结合光伏功率输出的历史数据,来进行发电数据的直接预测;最后根据不同气候类型下的预测结果,分析并验证了采用该模型进行功率预测的可行性和有效性.     

基于BP神经网络技术的车辆通行时间预测研究

为进一步提高交通调度效率,解决日益严重的交通拥堵现状,提出基于BP神经网络模型预测车辆通行时间的方案。根据交叉路口特征,建立了三层BP(Back Propagation)神经网络模型,并确定模型的输入层和输出层神经元数目均为4个。采用MATLAB软件对采集的车辆通行数据进行仿真分析,最终确定隐含层神经元数目为9个。利用预测样本对BP神经网络模型进行了可行性验证。结果表明,BP神经网络模型能够用于预测排队车辆通行时间,误差在10%以内,可以作为交通控制器配时方案的依据,提高车辆通行效率。