RBF+Network

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为了提高电力系统负荷预测的精度与速度的需求,提出使用交替梯度算法改进径向基函数(RBF) 神经网络, 对天津市电网进行负荷预测。改进的算法与传统梯度下降算法相比,具有更快的收敛速度和更高的预测精度。 仿真结果表明该算法具有可行性。

2013-10-31 80 RBF+Network

研究了天气和特殊事件对电力负荷的影响,建立了结合径向基函数神经网络来进行短期负荷预测的模型。将温度、降雨量运用于径向基函数神经网络中,提高了训练的可信度和可靠性。利用该模型编排的实用化软件投入到了实际

2024-02-14 3 RBF+Network

·摘 要:BP和RBF是模式识别中应用最为广泛的2种神经网络,本文将这2种网络应用于人脸识别,分别建立了人脸识别模型。利用ORL人脸图像数据库进行了仿真实验,通过对比分析它们各自的识别率和泛化能力等性能指标,提出了在应用这2种神经网络进行模...

2024-10-23 5 RBF+Network