本文应用目前较为流行的神经网络方法对电力系统短期负荷进行预报,主要进行了以下工作: 1.了解电力系统短期负荷预报的现状,总结国内外的研究方法。 2.深入学习神经网络及其相关知识,设计出用共轭梯度算法改进的BP网络,并将它应用于负荷预报中,收到了很好的效果。相比普通的BP网络,不但预报精度大大提高,而且学习时间也缩短许多。 3.学习小波理论,尝试将小波分析与神经网络相结合,设计出一种小波神经网络,并将其用于负荷预报,收到了很好的效果。 4.提出一种新型神经网络,即RAN网。它是一种能根据输入数据的复杂程度而自动添加或删除其隐层神经元的神经网络,尝试将其用于负荷预报,同样收到了很好的效果,并且将三种方案进行了比较。
上传时间: 2013-11-20
上传用户:cccole0605
BP神经网络由多个网络层构成,通常包括一个输入层、若干个中间层和一个输出层。BP网络的特点是:各层神经元仅与相邻层神经元之间有连接;各层内神经元之间没有任何连接;各层神经元之间也没有反馈连接。BP网络具有很强的非线性映射能力,根据Kolrnogorov定理,一个3层BP神经网络能够实现对任意非线性函数进行逼近。
标签: BP网络
上传时间: 2013-10-31
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自组织系统Kohonen网络模型。对于Kohonen神经网络,竞争是这样进行的:对于“赢”的那个神经元c,在其周围Nc的区域内神经元在不同程度上得到兴奋,而在Nc以外的神经元都被抑制。网络的学习过程就是网络的连接权根据训练样本进行自适应、自组织的过程,经过一定次数的训练以后,网络能够把拓扑意义下相似的输入样本映射到相近的输出节点上。网络能够实现从输入到输出的非线性降维映射结构:它是受视网膜皮层的生物功能的启发而提出的。~..~
上传时间: 2014-01-06
上传用户:ghostparker
利用MATLAB对神经网络进行编程,用newff()创建两层前向网络。网络输入范围[-1 1],第一层有10个tansig神经元
上传时间: 2013-12-22
上传用户:牛布牛
用BP网络完成函数的逼近 P网络通常有一个或多个隐层,隐层中的神经元均采用sigmoid型变换函数,输出层的神经元采用纯线性变换函数。本例应用一个两层BP网络来完成函数逼近的任务,其中隐层的神经元个数是5。
上传时间: 2014-11-28
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用神经元模拟磁旋,用连接权模拟磁场中磁旋的相互作用,用各神经元的激活、抑制这两种状态,模拟磁旋的上下两个方向。 构成一个具有记忆功能的NN,并用计算能量函数,来评价和指导整个网络的记忆功能。
标签: 模拟
上传时间: 2015-04-22
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vc++实现神经网络的LMS算法,并可以自动选择神经元个数
上传时间: 2014-01-05
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在VC++上实现感知机的神经网络算法,可自动设置神经元个数。
上传时间: 2015-05-15
上传用户:exxxds
人工神经网络建造,从生物神经元入手,详细讲解了人工神经网络的分布系统模型和人工神经网络的其他模型以及大规模神经网络的实现。
标签: 人工神经网络
上传时间: 2015-06-02
上传用户:hxy200501
神经网络训练根据Kolmogorov定理,输入层有14个节点,所以中间层有29个节点 %中间层神经元的传递函数为 tansig %输出层有8个节点,其神经元传递函数为logsig %训练函数采用traingdx
标签: Kolmogorov 神经网络 定理
上传时间: 2014-01-14
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