基于新型相似日选取和VMD-NGO-BiGRU的短期光伏功率预测

光伏功率预测在现代电力系统调度和运行中起着重要作用.针对光伏发电功率的多变性和复杂性,提出了一种基于新型相似日选取和北方苍鹰算法（Northern Goshawk Optimization, NGO）优化双向门控循环单元（Bidirectional Gated Recurrent Unit, BiGRU）的短期光伏功率预测方法.首先,利用斯皮尔曼相关系数选取主要气象因子,通过变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）将原始光伏功率和最大气象因子分解重构为一系列子信号.其次,通过构建新的评价指标筛选出相似日数据集,利用一组BiGRU建立以相似日子信号为网络输入的深度学习模型,并利用NGO对每个BiGRU网络的超参数进行有效优化.最后,对各子信号的预测结果进行综合,得到最终的光伏功率预测值.仿真结果表明,所提混合深度学习方法在预测精度和计算效率方面均优于其他方法.     

混合遗传算法及应用

给出了几种典型的混合遗传算法和基本思想,并着重讨论了一种改进的混合遗传算法及其应用,表明了混合遗传算法可提高优化质量和搜索效率．     

剪枝 Galois 格上规则的直接计算

Ｇａｌｏｉｓ格用于知识发现具有许多优点,并在实际应用中显示了一定的价值。现提出一种在已剪枝的Ｇａｌｏｉｓ格上直接计算规则的算法,其主要依据格结点的直接泛化来产生规则集合。该算法在一定条件下更为有效,并且所产生的规则集合是无冗余的。文中所述方法已用于数据库知识发现工具ＨＵＴＫＤＤ中。     

基于图搜索算法的探讨

讨论了图搜索的非启发式和启发式算法,着重分析了它们各自的复杂性、优缺点及其相互关系,提出了改进要点．这对于如何选用一个合适的搜索算法是十分有益的．     

联想记忆系统的学习算法设计（Ⅰ）

基于牛顿向前插公式设计了一种新的联想记忆系（ＮＦＩ－ＡＭＳ）的学习算法,用以实现任意阶的多变量多项式函数的无误差逼近。该系统与传统类型的ＣＭＡＣ－ＡＭＳ相比,具有学习精度高和记忆空间小的特点;且比多层的ＢＰ网络具有学习算法简单和收敛速度快的特点。数值模拟表明,这种ＮＦＩ－ＡＭＳ在信号处理,模式识别,及高精度的实时智能控制等领域具有很大的应用潜力。     

线性非时变系统全响应的算子算法

在传统的算子理论基础上,建立了电路的算子模型,提出了求解线性非时变系统全响应的一种新方法。与传统的时域、复频域方法相比,此方法计算简便,物理意义明晰。     

基于记忆图样权重的联想记忆神经网络学习算法

提出了记忆图样对神经突触联接强度的贡献权重概念。通过使原图样成为稳定态即稳定条件得到的方案求解该权重,得到了突触联结强度矩阵,实现了神经网络相关模式的联想记忆。将此算法和其它联想记忆算法进行了比较和讨论,并用计算机进行了模拟。     

基于园区网络的多层网络拓扑发现算法研究

逻辑网络拓扑发现的缺陷在于,它仅发现网络层的网络拓扑,而不发现在物理层及链路层的网络拓扑结构,且无法发现和管理虚拟网。针对这一不足,将多层网络拓扑发现的功能引入网络管理系统软件之中,提出基于园区网络、Ｗｉｎｄｏｗｓ平台的多层网络拓扑发现的算法,研究结果对制作具有自己版权的网络管理系统软件将有参考意义。     

神经网络中误差反传算法的分析与改进

分析了ＢＰ网络存在的主要问题及其产生原因,提出了改进算法ＢＰＧ,以共轭梯度方向代替梯度方向进行搜索,并在学习过程中采用不精确的一维搜索、限幅和条件轮回等措施．计算机仿真结果表明：改进的ＢＰＧ算法优于原ＢＰ算法．     

一种使用非线性循环数列解决堆栈问题的算法

提出了一种使用非线性循环数列解决堆栈问题的算法,对研究栈的性质和求解栈的输出序列具有一定的实用价值。