江苏电机工程
江囌電機工程
강소전궤공정
JIANGSU ELECTRICAL ENGINEERING
2015年
1期
6-8
,共3页
分时段%遗传算法%BP神经网络%风速预测
分時段%遺傳算法%BP神經網絡%風速預測
분시단%유전산법%BP신경망락%풍속예측
为提高风速预测的准确性,提出一种分时段GA-BP(遗传算法优化BP神经网络)的风速预测方法,以遗传算法来优化BP神经网络,并将原始数据进行分时段处理,改善训练样本的相似程度.基于matlab进行了仿真验证,结果表明:遗传算法优化BP神经网络使其预测结果的平均相对误差降低,准确性提升;原始数据分时段处理后,预测准确性进一步提升.
為提高風速預測的準確性,提齣一種分時段GA-BP(遺傳算法優化BP神經網絡)的風速預測方法,以遺傳算法來優化BP神經網絡,併將原始數據進行分時段處理,改善訓練樣本的相似程度.基于matlab進行瞭倣真驗證,結果錶明:遺傳算法優化BP神經網絡使其預測結果的平均相對誤差降低,準確性提升;原始數據分時段處理後,預測準確性進一步提升.
위제고풍속예측적준학성,제출일충분시단GA-BP(유전산법우화BP신경망락)적풍속예측방법,이유전산법래우화BP신경망락,병장원시수거진행분시단처리,개선훈련양본적상사정도.기우matlab진행료방진험증,결과표명:유전산법우화BP신경망락사기예측결과적평균상대오차강저,준학성제승;원시수거분시단처리후,예측준학성진일보제승.
