本文主要研究内容
作者张伟,茅大钧（2019）在《谱聚类分析下粒子群算法优化BP神经网络的风电场功率预测》一文中研究指出：以提高风电场输出功率的预测精度为目的,引入一种新的研究方法。该方法首先将复杂风场情况进行谱聚类分析,结合粒子群算法对传统BP模型权值阈值优化后,进而对风电功率预测问题进行讨论。最后以江苏某风电场6～8月份的实测数据为样本进行仿真。结果表明:与传统方法比较,谱聚类分析下粒子群算法改进BP算法的均方根误差指标可以降低4.99%左右,本文方法能更准确地预测风电场的输出功率,并具有良好的跟踪性与可靠性。
Abstract
yi di gao feng dian chang shu chu gong lv de yu ce jing du wei mu de ,yin ru yi chong xin de yan jiu fang fa 。gai fang fa shou xian jiang fu za feng chang qing kuang jin hang pu ju lei fen xi ,jie ge li zi qun suan fa dui chuan tong BPmo xing quan zhi yu zhi you hua hou ,jin er dui feng dian gong lv yu ce wen ti jin hang tao lun 。zui hou yi jiang su mou feng dian chang 6～8yue fen de shi ce shu ju wei yang ben jin hang fang zhen 。jie guo biao ming :yu chuan tong fang fa bi jiao ,pu ju lei fen xi xia li zi qun suan fa gai jin BPsuan fa de jun fang gen wu cha zhi biao ke yi jiang di 4.99%zuo you ,ben wen fang fa neng geng zhun que de yu ce feng dian chang de shu chu gong lv ,bing ju you liang hao de gen zong xing yu ke kao xing 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自上海电机学院学报的张伟,茅大钧，发表于刊物上海电机学院学报2019年02期论文，是一篇关于谱聚类分析论文,粒子群算法论文,网络论文,风功率预测论文,上海电机学院学报2019年02期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自上海电机学院学报2019年02期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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