上海电力学院学报
上海電力學院學報
상해전역학원학보
JOURNAL OF SHANGHAI INSTITUTE OF ELECTRIC POWER
2014年
3期
203-207,222
,共6页
殖民竞争算法%权值阈值优化%BP神经网络%风电功率预测
殖民競爭算法%權值閾值優化%BP神經網絡%風電功率預測
식민경쟁산법%권치역치우화%BP신경망락%풍전공솔예측
针对BP神经网络容易陷入过拟合和局部极小值的缺陷,采用殖民竞争全局优化算法,将BP神经网络的权值和阈值作为变量,并将均方差作为目标函数,组成了一种新的ICA-BP神经网络算法.结合风电厂的实际数据在Matlab平台上对该方法进行了验证,并与粒子群算法、遗传算法进行比较,得出该算法可以提高风电功率预测精度的结论.
針對BP神經網絡容易陷入過擬閤和跼部極小值的缺陷,採用殖民競爭全跼優化算法,將BP神經網絡的權值和閾值作為變量,併將均方差作為目標函數,組成瞭一種新的ICA-BP神經網絡算法.結閤風電廠的實際數據在Matlab平檯上對該方法進行瞭驗證,併與粒子群算法、遺傳算法進行比較,得齣該算法可以提高風電功率預測精度的結論.
침대BP신경망락용역함입과의합화국부겁소치적결함,채용식민경쟁전국우화산법,장BP신경망락적권치화역치작위변량,병장균방차작위목표함수,조성료일충신적ICA-BP신경망락산법.결합풍전엄적실제수거재Matlab평태상대해방법진행료험증,병여입자군산법、유전산법진행비교,득출해산법가이제고풍전공솔예측정도적결론.
