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福建省自然科学基金(Number2013J01176)

作品数：1 被引量：4H指数：1
相关作者：洪翠王斐温步瀛江岳文彭健更多>>
相关机构：福州大学纽约大学更多>>
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题名
作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇电气工程

主题

  • 1篇正交最小二乘
  • 1篇正交最小二乘...
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇最小二乘
  • 1篇最小二乘法
  • 1篇蛙跳算法
  • 1篇径向基
  • 1篇径向基神经
  • 1篇径向基神经网...
  • 1篇混合蛙跳
  • 1篇混合蛙跳算法
  • 1篇风电
  • 1篇A-RBF
  • 1篇出力
  • 1篇出力预测

机构

  • 1篇福州大学
  • 1篇纽约大学

作者

  • 1篇彭健
  • 1篇江岳文
  • 1篇温步瀛
  • 1篇王斐
  • 1篇洪翠

传媒

  • 1篇电网与清洁能...

年份

  • 1篇2013
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基于OLS-SFLA-RBF神经网络的风电出力预测(英文)被引量：4
2013年
提高风电出力的预测精度,可以减轻风电并网带来的不利影响。利用径向基函数神经网络(RBF)建立风电出力预测模型,并通过正交二乘算法(OLS)对RBF神经网络进行初步训练,以确定网络结构及隐含层各节点中心。在OLS算法训练的网络基础上引入蛙跳算法(SFLA),进一步对隐含层基函数的宽度值进行优化以提高网络的泛化能力。实例预测表明,在相同的网络结构及隐含层中心下,基函数宽度值优化后的RBF神经网络模型预测精度得到了提升。
彭健王斐洪翠江岳文温步瀛
关键词：正交最小二乘法混合蛙跳算法径向基神经网络
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