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广义回归神经网络（GRNN）是一种基于非线性回归的神经网络模型，以其强大的函数逼近能力和快速的学习速度在电子工程领域备受青睐。GRNN特别适用于信号处理、模式识别及预测分析等场景，能够有效解决复杂系统建模难题。通过探索我们精心整理的5个高质量资源，您将深入了解GRNN的工作原理及其在实际项目中的应用技巧，助力您的科研与开发工作更上一层楼。立即访问并下载这些宝贵资料吧！

🔥 grnn热门资料

为了预报电力系统负荷，采用GRNN（广义回归网络）的方法，通过GRNN神经网络和BP神经网络建立电力系统负荷预报网络模型，用MATLAB7.0仿真，达到了预测的目的。利用GRNN神经网络预测结果准确率高，避免了BP网络预测同样的数据库，算法冗长，网络预测结果不稳定的缺点，GRNN网络具有更好的预报精...

📅 👤 zhangyigenius
GRNN 神经网络 电力系统 中的应用

由于日趋严重的环境问题以及风能利用的成本低廉和技术成熟等原因，风力发电成为电力系统中相对增长最快的新能源发电技术，发展风电成为改善电力系统经济运行极为重要的措施。近几年，风力发电机组单机容量和风电场建设规模都日益扩大，但风力的随机性和间歇性会对电力系统稳定运行产生一定的影响。因此对于含有风电场的电力...

📅 👤 zhengxueliang
风电场 电力系统 稳定性

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