内蒙古大学学报（自然科学版）
內矇古大學學報（自然科學版）
내몽고대학학보（자연과학판）
ACTA SCIENTIARUM NATURALIUM UNIVERSITATIS NEIMONGOL
2011年
1期
27-31
,共5页
量子粒子群算法%径向基函数%风速预测%神经网络
量子粒子群算法%徑嚮基函數%風速預測%神經網絡
양자입자군산법%경향기함수%풍속예측%신경망락
风速预测对风电场和电力系统的运行都具有重要意义.为了提高风速预测的精度,提出了一种基于量子粒子群-径向基神经网络模型,在确定网络隐含层节点数后,将RBF网络的参数编码成优化算法中的粒子个体进行优化,在全局空间搜索最优适应值的参数.用优化后的神经网络进行风速预测,实例结果表明该算法在预测速度和精度上都得到了提高.
風速預測對風電場和電力繫統的運行都具有重要意義.為瞭提高風速預測的精度,提齣瞭一種基于量子粒子群-徑嚮基神經網絡模型,在確定網絡隱含層節點數後,將RBF網絡的參數編碼成優化算法中的粒子箇體進行優化,在全跼空間搜索最優適應值的參數.用優化後的神經網絡進行風速預測,實例結果錶明該算法在預測速度和精度上都得到瞭提高.
풍속예측대풍전장화전력계통적운행도구유중요의의.위료제고풍속예측적정도,제출료일충기우양자입자군-경향기신경망락모형,재학정망락은함층절점수후,장RBF망락적삼수편마성우화산법중적입자개체진행우화,재전국공간수색최우괄응치적삼수.용우화후적신경망락진행풍속예측,실례결과표명해산법재예측속도화정도상도득도료제고.
