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光伏发电是新兴的清洁能源发电方式之一,其光功率受辐照度等环境因素影响较大,导致注入电网的电量不稳定。采集的环境数据能准确预测发电量变化趋势,对电网平稳运行具有重要意义。现有光功率预测方法大多采用单个模型构建预测结构,当面对不同环境数据时预测结果不够稳定。文中提出一种基于双深度神经网络的光功率预测方法,该方法以BPNN(back propagation neural networks)和LSTM(long short term memory)为基础判别器,并通过遗传算法将二者融合为更加精确和鲁棒的光功率预测模型。在东北电网实际数据集上的实验结果表明,相比现有单一神经网络模型,文中提出的方法具有更高的判别精度,且预测结果更加稳定。 相似文献
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本文提出了一种新的移动机器人全局路径的进化规化算法。通过对环境建立基于位置码的四叉树模型，获得对路径的简易编码方式；进而将进货算法用于移动机器人的路径规划，并讨论了算法实现的若干问题。 相似文献
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明槽流中床沙运动及随机状态转换的试验研究水平依赖于高清图像的采集与颗粒踪迹的准确获取,为了提高试验精度与效率,借助UP/PTV技术进行了测试分析新方法的研究.首先探讨了水下无干扰图像采集系统的布置与技术要求,基于PTV原理,采用动态阈值、优化算法开发了基于Matlab平台的颗粒智能识别追踪程序PTP;引入活性粒子及颤抖... 相似文献
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为能使计算机能自动从图像库中识别图像，产生了诸如QBIC^[1]，结构分析^[2]，图像区域分类法^[5]等等许多算法，计算机从图像库中识别图像同现实中识别图像不同，机器人是移动的，图像大小随着移动大小发生变化，我们分析人识别图像的过程，得到图像主要特征的6个特点，从而得到相关数值集算法，根据这一算法，我们定义一集合代表图像主要特征，集合每个元素用相关值表示，用这一算法从图像中捉取的特征对这6个特点来说是令人满意的。因此这一算法可以用做机器人图像识别中，主要特征是可以做图像知识表示。 相似文献
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