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搜索资源列表

  1. BP神经网络算法在年电力负荷预测中的应用

  2. 基于BP神经网络的电力负荷预测中的应用，叙述了神经网络在预测方面的应用。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-05-31
    • 文件大小：118kb
    • 提供者：hc04030201

  1. 神经网络 MATLAB神经网络应用设计

  2. 张德丰 (2010). "MATLAB神经网络应用设计." 只有代码 "目 录 前言 第1章 神经网络概述 1 1.1 神经网络的基本概念 1 1.1.1 生物神经元的结构与功能特点 1 1.1.2 人工神经元模型 1 1.1.3 神经网络的结构及工作方式 3 1.1.4 神经网络的学习 4 1.2 神经网络的发展和应用 7 1.2.1 神经网络的发展 7 1.2.2 神经网络的研究内容 8 1.2.3 神经网络的应用 8 1.3 神经网络的特点 8 1.4 MATLAB语言及入门 9 1.4

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-12-02
    • 文件大小：19kb
    • 提供者：qq112964734

  1. MATLAB神经网络30个案例分析（源程序）

  2. 　　由MATLAB中文论坛神经网络版块数千个帖子的总结，充分强调“案例实用性、程序可模仿性”。所有案例均来自于论坛会员的切身需求，保证每一个案例都与实际课题相结合。 共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。 　　 程序目录： 第1章 P神经网络的数据分类—

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-11-10
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：sacular2010

  1. 电力市场下基于BP神经网络的短期负荷预测建模及其仿真研究

  2. 广东工业大学本科生毕业设计(论文)任务书-电力市场下基于BP神经网络的短期负荷预测建模及其仿真研究

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-12-13
    • 文件大小：722kb
    • 提供者：shalong_1986

  1. BP神经网络程序

  2. 自编基于MALTAB神经网络负荷预测源程序

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-04-12
    • 文件大小：417byte
    • 提供者：moon_guy

  1. 电价预测程序 BP神经网络

  2. 电价预测程序 采用BP神经网络，也可进行负荷预测

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2012-12-29
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：jessicasmy

  1. 基于ARIMA算法和小波分析+BP神经网络算法的短期负荷预测

  2. 我们用了两种算法对PJM某区电力负荷进行超短期预测。ARIMA算法预测速度较快，平均误差在3%以内，特别适合这种超短期负荷预测，而小波分析+BP神经网络算法是一种适应性比较广的算法，在此次超短期负荷预测中它的平均误差在7%以内，预测时间相对更长。 此程序由华北电力大学电力专业学生编写，采用了VB、MATLAB混合编程（VB的界面，MATLAB的内核），利用了2种算法实现电力负荷超短期预测，这2种方法都是当前较先进实用的算法，十分有启发性。

  3. 所属分类：教育

  1. BP负荷预测源代码（MATLAB）

  2. 本文档利用神经网络基于某地的负荷情况进行负荷预测

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2014-07-27
    • 文件大小：49kb
    • 提供者：qq_16892617

  1. 基于主成分分析的BP神经网络在电力系统负荷预测中的应用

  2. 基于主成分分析的BP神经网络在电力系统负荷预测中的应用_

  3. 所属分类：Actionscript

    • 发布日期：2014-12-23
    • 文件大小：14kb
    • 提供者：qq_24734317

  1. 基于BP神经网络电力系统短期负荷预测的R实现

  2. 内附问题、数据和代码，利用的是R语言的net包构建BP神经网络，准确率可以达到百分之96。哪里不尽人意还请大家多多指教。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2017-11-21
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：unou6xnu

  1. 基于BP神经网络的电力负荷预测

  2. 基于BP神经网络的电力负荷预测研究，内容包含了MATLAB代码实现

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2018-11-14
    • 文件大小：343kb
    • 提供者：qq_29313901

  1. 改进粒子群优化BP神经网络短期负荷预测研究_王瑞.caj

  2. 负荷预测， BP神经网络，改进算法，粒子群优化，matlab算法，希望对大家有帮助哦，感谢大家的支持哦

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-05-21
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：Auto1123735786

  1. 基于灰色理论与BP网络的负荷预测

  2. 针对用BP神经网络进行预测时权值难以确定的问题,提出了一种基于将灰色理论与BP神经网络相结合的预测算法。采用数量研究法,选取重庆市某供电局1999年到2006年的售电量作为样本,利用不同的灰色模型对样本进行预测,再选出预测的最优值对BP网络进行训练,最后用已训练好的BP网络对样本数据进行预测。经实例预测表明:灰色理论与BP网络相结合的预测精度与单一的预测模型相比有了明显的改进,该算法在理论和实践应用中都是可行的,并为电力部门的生产运行和规划提供了重要的参考。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-04
    • 文件大小：771kb
    • 提供者：weixin_38690149

  1. 基于季节调整的ARIMA模型与BP神经网络的电力负荷组合预测

  2. 基于季节调整的ARIMA模型与BP神经网络的电力负荷组合预测，马开良，胡建明，电力负荷预测一直是电力系统计划和运行的重要工具，通过预测，电力系统得以合理的调度电力以满足系统电力需求。所用的负荷预测方

  3. 所属分类：其它

  1. 基于BP神经网络的电力系统负荷预测

  2. 基于BP神经网络的电力系统负荷预测，亲测有效实用。数据可自行更改

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2019-07-27
    • 文件大小：3kb
    • 提供者：qq_44480242

  1. 基于kmeans聚类与BP神经网络算法的办公建筑逐时电负荷预测_刘倩颖.pdf

  2. 基于青岛某办公建筑2015 年全年逐时总用电能耗及空调用电能耗数据，利用kmeans 聚类算法对其进行聚 类，将全年能耗水平分为四大类。利用求平均值法得到每一类典型设备使用率曲线。将典型曲线的数据、日前两 周数据以及气象数据一同作为BP 神经网络的输入，预测未来24 小时的建筑总用电和空调用电，该方法比单用日 前两周数据及气象数据进行负荷预测能获得更低的相对误差、均方根误差、平均绝对百分误差。BP 负荷预测相对 误差在5%以内，而kmeans－BP 负荷预测算法控制在±2．5%以内; BP 预测

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-09-03
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：SparkQiang

  1. 基于多层聚类和改进BP神经网络的短期负荷预测_赵云.pdf

  2. 随着电网规模的扩大，数据量的急剧增加，漏采、误采等不良数据及数据冗余会对短期负荷预测产生负面影 响，造成预测准确度下降，预算结果无法正常使用. 针对这些现象，提出一种基于多层聚类和改进BP 神经网络的负 荷预测模型. 该模型基于多层聚类对原始数据进行预处理，选取形成与待预测数据相似的样本数据集，建立基于改 进BP 神经网络的预测模型. 多层聚类模型减小了输入改进BP 神经网络的数据量，避免了不良数据对预测模型造 成的影响，预测模型更贴近待预测数据特点；改进BP 神经网络避免了在训练过程中陷入局部

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-09-03
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：SparkQiang

  1. 基于PSO-BP 神经网络的短期负荷预测算法

  2. 摘要：提出一种短期负荷预测算法，用于解决对未来能耗周期能源使用的预测问题。首先介绍短期负荷特点，分析短期负荷运行规律，并采用零相滤波器对原始负荷曲线进行预处理，相除奇异点。其次，介绍BP神经网络基本结构，并针对BP神经网络容易陷入局部极小值的缺点，采用PSO算法确定网络训练初始权值。然后，设计一种基于PSO-BP神经网络的短期负荷预测算法，包括预滤波、训练样本集建立、神经网络输入/输出模式设计、神经网络结构确定等。最后，选择上海市武宁科技园区的电科商务大厦进行负荷预测，实验结果表明，与传统的BP

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-20
    • 文件大小：323kb
    • 提供者：weixin_38636671

  1. load-forecasting-algorithms:使用多种算法（线性回归，随机森林，支持向量机，BP神经网络，GRU，LSTM）进行电力系统负荷预测电力预测。通过一个简单的例子。各种算法（线性回归，随机森林，支持向量）机器，BP神经网

  2. 负荷预测算法 使用多种算法（线性回归，随机森林，支持向量机，BP神经网络，GRU，LSTM）进行电力系统负荷预测/电力预测。通过一个简单的例子。各种算法（线性回归，随机森林，支持向量机，BP神经网络，GRU，LSTM）用于电力系统负荷预测/电力预测。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：732kb
    • 提供者：weixin_42101384

  1. 基于PSO-BP 神经网络的短期负荷预测算法

  2. 摘要：提出一种短期负荷预测算法，用于解决对未来能耗周期能源使用的预测问题。首先介绍短期负荷特点，分析短期负荷运行规律，并采用零相滤波器对原始负荷曲线进行预处理，相除奇异点。其次，介绍BP神经网络基本结构，并针对BP神经网络容易陷入局部极小值的缺点，采用PSO算法确定网络训练初始权值。然后，设计一种基于PSO-BP神经网络的短期负荷预测算法，包括预滤波、训练样本集建立、神经网络输入/输出模式设计、神经网络结构确定等。，选择上海市武宁科技园区的电科商务大厦进行负荷预测，实验结果表明，与传统的BP神经

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：421kb
    • 提供者：weixin_38694336
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