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GRNN

  • GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電力系統(tǒng)負荷預(yù)報中的應(yīng)用

    為了預(yù)報電力系統(tǒng)負荷,采用GRNN(廣義回歸網(wǎng)絡(luò))的方法,通過GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立電力系統(tǒng)負荷預(yù)報網(wǎng)絡(luò)模型,用MATLAB7.0仿真,達到了預(yù)測的目的。利用GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確率高,避免了BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測同樣的數(shù)據(jù)庫,算法冗長,網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果不穩(wěn)定的缺點,GRNN網(wǎng)絡(luò)具有更好的預(yù)報精度。

    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)測命令

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

    標(biāo)簽: elman GRNN rbf bp

    上傳時間: 2017-06-25

    上傳用戶:杜瑩12345

  • 風(fēng)電場對電力系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響.rar

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

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

    上傳時間: 2013-07-31

    上傳用戶:zhengxueliang

  • 廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是RBF的一個擴展。但是具體怎么實現(xiàn)卻代碼很少

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

    標(biāo)簽: RBF 廣義 回歸 代碼

    上傳時間: 2014-01-21

    上傳用戶:gdgzhym

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