模糊耦合神经网络的系统供热预测研究

热流量的准确预测,对于日益庞大的城镇供热系统能效提升起着至关重要的作用。首先对影响热流量的各因素应用数理统计的方法进行分析,然后采用模糊耦合神经网络算法对供热系统建立热流量预测模型,并通过某热源的历史运行数据进行分析,与小波神经网络算法比较,证实了该耦合算法的高准确性。这种将模糊理论与神经网络相结合的预测方法兼顾了二者的优点,使其既具有模糊逻辑的不确定信息处理能力,又可以有神经网络的自学习能力。该研究符合城镇供热系统非线性的特性,可以应用于智能热网的热流量预测。     

基于支持向量机的中长期电力负荷预测研究与应用

采用一种新的机器学习方法——支持向量机,建立了中长期电力负荷预测模型.阐述了支持向量机的基本内容,对影响电力负荷诸多因素的样本集进行了标准化处理和主因素分析(PCA).采用Libsvm训练了数据集,并与灰色预测GM(1,1)模型、多元线性回归模型、模糊ISODATA聚类模型和BP神经网络进行对比.结果表明,此算法有更高的准确性,可为电力负荷预测提供有效依据.     

随机配置网络在短时电力负荷曲线预测中的应用

传统梯度类神经网络负荷预测模型在面对高维度、大规模负荷数据集时，存在模型构建复杂、训练时间长等问题.为提高负荷曲线预测模型训练的时效性和预测准确性，提出了一种基于随机配置网络的短时电力负荷曲线预测方法.首先针对弱局部负荷波动对预测模型的影响，利用Savitzky-Golay滤波器对负荷时序平滑进行处理，将时序滤波处理后的负荷序列、节假日、气象等数据作为预测模型的输入组成部分.在此基础上，发挥随机配置网络模型的随机增量学习优势，完成负荷曲线预测模型的训练.利用某电厂采集的短时负荷数据及其影响因素数据对模型的预测效果进行验证，仿真结果表明，随机配置网络预测模型相较于深度神经网络模型在模型训练的时间效率方面更具优势，预测的效果基本与深度神经网络模型接近.     

基于混沌模糊神经网络方法的短期负荷预测

针对模糊神经网络的BP学习算法提出改进,引入全局性较强的混沌搜索算法,提出一种基于混沌搜索学习算法的模糊神经网络模型.将改进的模型应用于短期负荷预测建模,应用我国南方某市电网的实际负荷数据进行实证研究.仿真结果显示改进后的模糊神经网络较改进前在同一样本预测中精确度提高了2.5%,增加算法运行时间仅为3.1 s,说明本文提出的新的负荷预测建模方法具有更好的预测效果.     

神经网络遗传算法在供热负荷预测中应用

针对BP算法收敛速度慢,存在易陷入局部极小值,不能有效地搜索到全局极小点等缺点.采用遗传算法优化神经网络权系值的方法,设计了神经网络供热负荷预测模型,并用实际数据进行了仿真检验,结果表明该模型不仅在一定程度上避免了学习中的局部极小问题、改进了网络性能、提高了学习的效率,而且对供热负荷预测具有较高的精度和可靠性.     

基于概念格的神经网络日最大负荷预测输入参数选择

针对电力系统中影响负荷预测精度的众多因素如何选择问题,提出一种概念格属性约简算法,采用该算法挖掘出与待预测负荷量相关性较大的各属性作为神经网络预测模型的输入参数,降低了输入参数规模,确保了负荷预测模型输入参数的合理性,解决了神经网络模型输入参数的确定问题.通过对重庆市某区实际日最大负荷数据的计算分析,结果表明该算法提高...     

基于过程神经网络的短期负荷预测

针对目前常用方法在解决负荷预测问题时,结果往往难以达到工程要求精度的现状,利用过程神经网络输入为时间函数以及预测精度高的特点,建立了基于过程神经网络的电力系统短期负荷预测模型;给出了模型的结构,基于函数正交基展开的离散数据拟合方法以及模型的学习算法.针对东北某地区电网的日负荷数据,进行了模型训练和负荷预测正确性的研究.结果表明,所建立的预测模型对负荷的预测准确率高,优于BP神经网络负荷预测模型的预测结果.     

电力系统短期负荷预测的多神经网络Boosting集成模型

提出了一种改进的多神经网络集成自适应Boosting回归算法.算法中采用相对误差模型代替绝对误差模型,可以更接近于回归预测问题的要求,并在Boosting迭代过程中,在对训练集采样得到新的训练子集的同时,也对校验集采样得到新的校验子集,保证了两者的一致性.进而采用美国加州电力市场的实际数据,建立了由多个神经网络集成的电力系统短期负荷预测模型.预测结果表明,与传统的单网络预测模型相比,Boosting集成预测模型能显著提高模型输出的稳定性,增强网络结构及模型选择的可靠性,获得更高的预测精度.     

基于MIGA-BP神经网络的短期电力负荷预测

准确的短期电力负荷预测有助于工业生产中故障诊断和发电成本的降低.针对已有遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP)存在局部搜索能力差的缺点,提出多岛遗传算法优化的BP神经网络(MIGA-BP),通过使种群在不同"岛屿"进化和迁移提高物种多样性,克服GA-BP算法中的缺点.将天气因素影响权重和归一化后的负荷数据输入建立的MIGA-BP神经网络预测模型,在MATLAB环境下进行仿真研究.结果表明,控制变量条件相同时,MIGA-BP模型预测误差比GA-BP模型的更小,对短期电力负荷预测更有优势.     

基于一种改进的地区性电力系统短期负荷预测方法

电力系统短期负荷预测是电力系统运行管理和实时控制所必须的基本内容,预测结果的准确性对电力系统的安全、优质,经济运行具有重要意义.为提高电力系统短期负荷预测精度,采用三层BP型人工神经网络来建立短期负荷预测模型,将影响负荷的主要因素作为数据样本,进行网络的自我训练和学习,并且在训练和学习的过程中引入误差反方向传播算法(即BP算法)来修正神经网络的连接权重,从而达到对负荷预测模型的改良和完善,进一步贴近实际的负荷变化,其预测的精度也较高.     

天气数据模糊化处理对神经网络短期负荷预测模型的影响研究

介绍了一种简洁实用的基于模糊集的神经网络电力系统短期负荷预报方法,计及了天气和日期特征量．应用模糊集理论将天气和日期特征量模糊化后作为BP神经网络的一部分输入进行训练,同时考虑实际历史负荷数据构造了短期负荷预测模型,预测未来24h负荷．通过典型算例与普通BP方法预测结果相比,表明该方法是有效的并具有较高的预测精度．     

基于SVM和神经网络组合预测模型的物流需求预测

物流需求的定量数据是区域物流发展政策和规划的重要依据,影响物流需求的因素很多,传统的预测方法无法全面考虑各种因素,预测精度较低。为了提高物流需求预测的精度,采用组合预测的方法,建立一种基于支持向量机和神经网络的组合模型。首先采用支持向量机进行预测得到预测基本数据,然后通过BP神经网络进行残差修正,通过算例仿真分析,结果表明组合预测模型具有更高的精度,是一种有效的预测方法,为物流需求预测提供了新的思路。     

神经网络负荷模型的综合能力研究

针对电力电子设备综合负荷模型难以用机理模型描述的现状,构造了动态综合负荷的模糊神经网络模型.该模型具有模糊推理和神经网络的优点,能很好地逼近动态负荷的模型输出.通过对已知实测建模数据的训练,分析了模糊神经网络负荷模型的前件参数、结论参数的辨识策略,阐述了模糊隶属度和模糊规则的形成过程.对负荷构成相异的4组实测变电站负荷数据,用其中1组建模数据进行训练,得出模糊模型结构和参数,用该模型去拟合其他3组数据,对模糊神经网络负荷模型的综合能力进行验证.实例表明,该模糊神经网络负荷模型不仅具有很强的自描述能力和收敛性,而且具有良好的综合描述能力.     

一种新的不下机器人运动控制方法

对神经网络和模糊理论在水下机器人运动控制中的应用进行了探讨,提出了神经网络多步预测模型的非线性广义模糊预测控制算法,用神经网络方法实现了对水下机器人这一非线性系统的在线计算、滚动优化和在线控制,采用强化学习方法来构筑模糊控制系统中的神经网络,给出了神经网络多步预测模型及相应的控制算法和操作过程,计算机仿真结果验证了本文所提方法的有效性。     

RBF模糊神经网络在舰载C3I系统效能评估中的应用

针对舰载C3I系统指标体系效能评估中存在的影响因素多、因素之间关系不明确和数据量庞大等问题,提出了一种径向基函数神经网络和模糊推理规则相结合的效能评估方法,分析并建立了基于RBF模糊神经网络学习算法的舰载C3I系统作战效能评估模型。利用400组指标权值数据对RBF模糊神经网络进行训练和测试,验证了该模型的有效性和可行性。在此基础之上,对选取的13组作战效能一级指标权值数据进行3次仿真实验。结果表明,该方法能够判定舰载C3I系统作战效能指标权值是否合理分配,为舰载C3I系统的作战效能评估方法提供了一种新的途径,也为决策者根据战场态势进行动态决策提供有效的量化验证。     

一种递归模糊神经网络的广义预测控制方法

提出了一种递归模糊神经网络(RFNN),通过加入向量调节层,提高了网络对输入信息的处理能力。基于所设计的递归模糊神经网络,建立非线性系统的离散数学多步模糊预测模型,根据这一模型对系统的输出进行预测,然后利用预测控制算法得到相应的预测控制规律。仿真结果表明该方法具有较高的控制精度以及一定的抗干扰能力。     

基于化工过程预报的模糊聚类神经网络系统

为了解决化工预报过程中的复杂问题，利用神经网络、模糊系统和演化算法等智能控制理论，提出了模糊聚类神经网络系统模型（FCNNS）。该模型的特点是利用模糊聚类算法提取典型数据，然后将典型数据送入神经网络系统进行学习产生模糊规则。该模型缩短了规则生成的时间，有效地防止了规则数爆炸，并在化工过程预报的应用中获得理想效果。     

IBF神经网络电力负荷预测模型研究

运用Matlab神经网络工具箱建立了一个RBF神经网络,依据某地实际的历史电力负荷数据和天气数据作为训练样本和测试样本,进行了考虑历史天气状况因素的电力系统短期负荷的预测和仿真,预测结果平均相对误差较小,满足精度要求,并将此RBF负荷预测模型与BP神经网络建立的短期电力负荷预测模型的预测结果进行了比较,显示了在相同预测条件下,RBF神经网络相比于BP神经网络在电力系统短期负荷预测方面的优越性．     

改进的BP算法在电力系统短期负荷预测中的应用

针对电力负荷短期预测问题,提出了一种基于相似日的神经网络预测方法,分析传统BP算法的不足,提出一种基于Levenbery-Marquardt优化法的BP模型学习算法,在建立具体模型时,对于24点负荷预测,采用24个单输出的神经网络来分别预测每天的整点负荷值,具有网络结构较小,训练时间短的优点,考虑了不同类型的负荷差异,并对四川省电力公司某区一条线路的供电负荷进行短期负荷预测仿真,仿真结果表明其具有较好的预测精度。     

基于化工过程预报的最优化模糊系统

本文主要以化工过程预报为研究目标,提出了最优模糊聚类神经网络系统模型（FCNNS）.该模型有下列突出优点：数据首先利用模糊聚类算法对原始数据进行提取优化,然后将优化数据送入模糊系统进行学习产生模糊规则;优化规则数和优化隶属函数的参数,最终达到模糊聚类神经网络系统模型的最优化.该模型不但可以缩短规则生成的时间,有效的防止了规则数爆炸,而且在化工过程预报的应用中获得理想的结果.