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正文內(nèi)容

[基礎(chǔ)科學(xué)]風(fēng)功率預(yù)測(cè)論文(編輯修改稿)

2025-02-14 13:13 本頁(yè)面
 

【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 878244056728892541577389102642587490112743597591122844607692132945617793143046627894153147637995163248648096Pc117334965812183450668231935516783420365268845213753698562238547086723395571878244056728892541577389102642587490112743597591122844607692132945617793143046627894153147637995163248648096Pd117334965812183450668231935516783420365268845213753698562238547086723395571878244056728892541577389102642587490112743597591122844607692132945617793143046627894153147637995163248648096同時(shí)通過(guò)DPS這款強(qiáng)大而又方便的軟件,我們還可以得到a.PA, PB, PC, PD b.P4 c.P58的預(yù)測(cè)值和材料給出實(shí)際值的對(duì)比圖像:注:以下圖形的綠色曲線均代表真實(shí)值P58: P4: Pa: Pb: Pc: Pd: 用灰色模型預(yù)測(cè)風(fēng)功率灰色模型預(yù)測(cè)風(fēng)速的基本原理在于兩個(gè)方面:(1) 風(fēng)速在短時(shí)間內(nèi)難以發(fā)生劇烈變化,這使風(fēng)功率的超短期預(yù)測(cè)具有可行性;(2) 灰色理論不同于其他預(yù)測(cè)理論和方法的區(qū)別在于:在樣本數(shù)據(jù)很少、信息量極少的情況下也可以有效預(yù)測(cè)。本文用傳統(tǒng)灰色模型G(1,1),預(yù)測(cè)超短期風(fēng)速,具體方法:(1)模型建立 考慮到的變化規(guī)律是一個(gè)高度復(fù)雜的不確定系統(tǒng),對(duì)風(fēng)功率非常精確的預(yù)測(cè)是不可能做到的,考慮到短期之內(nèi)風(fēng)功率不會(huì)因?yàn)樘鞖獾纫蛩赜休^大的變化,所以我們采用30日前一天的16個(gè)時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù),記成,將這些風(fēng)功率點(diǎn)看作一個(gè)時(shí)間序列x,為了和后面的累加數(shù)列區(qū)分,將每次上報(bào)的風(fēng)功率數(shù)的序列改寫成以下形式:,那么這個(gè)時(shí)間序列就有16個(gè)測(cè)量值,對(duì)其進(jìn)行一次累加生成數(shù)列:,其中 。那么GM(1,1) 模型相應(yīng)的白化微分方程為: 其中,α 為發(fā)展灰數(shù),μ 為內(nèi)生控制灰數(shù)。設(shè)為待估參數(shù)向量,可利用最小二乘法求解。解得: 求解微分方程,即可得預(yù)測(cè)模型: (2) .模型的求解:通過(guò)運(yùn)用matlab編寫程序,我們?nèi)?5月31日0時(shí)0分之前的16個(gè)數(shù)據(jù),通過(guò)程序,得到預(yù)測(cè)的16個(gè)數(shù)據(jù),再通過(guò)matlab的作圖工具我們可以得到一條較為平滑的曲線,與實(shí)際值有較大的差距,但卻是可以大體概括風(fēng)功率的變化趨勢(shì)。按照此方法,沒(méi)過(guò)15分鐘,我們便可以通過(guò)這種方法預(yù)測(cè)一次,這里我們只給出第一次預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的比較。作出如下圖形: bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)法(1).模型的建立 建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型在進(jìn)BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型設(shè)計(jì)時(shí),主要考慮網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)和每層中神經(jīng)元的個(gè)數(shù)。(一)網(wǎng)絡(luò)層數(shù) BP網(wǎng)絡(luò)是通過(guò)輸入層到輸出層的計(jì)算來(lái)完成的。多于一層的隱含層雖然能在速度上提高網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練,但是在實(shí)際應(yīng)用中需要較多的訓(xùn)練時(shí)間,而訓(xùn)練速度可以用增加隱含層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn),因此在應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),選取只有一個(gè)隱含層的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就足夠了。(二)網(wǎng)絡(luò)各層中神經(jīng)元的個(gè)數(shù) 輸入、輸出節(jié)點(diǎn)是與樣本緊密相關(guān)的,與其應(yīng)用的領(lǐng)域有關(guān)。根據(jù)歷史數(shù)據(jù),確定輸入層神經(jīng)元數(shù)為5,即輸入變量為連續(xù)5個(gè)時(shí)間點(diǎn)的風(fēng)功率;輸出層神經(jīng)元數(shù)為1,即輸出變量為第六個(gè)時(shí)間點(diǎn)的風(fēng)功率。如果隱含層神經(jīng)元數(shù)目過(guò)少,網(wǎng)絡(luò)很難識(shí)別樣本,難以完成訓(xùn)練,并且網(wǎng)絡(luò)的容錯(cuò)性也會(huì)降低;如果數(shù)目過(guò)多,則會(huì)增加網(wǎng)絡(luò)的迭代次數(shù),從而延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時(shí)間,同時(shí)也會(huì)降低網(wǎng)絡(luò)的泛化能力,導(dǎo)致預(yù)測(cè)能力下降。在具體設(shè)計(jì)時(shí),首先根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式初步確定隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù),然后通過(guò)對(duì)不同神經(jīng)元數(shù)的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練對(duì)比,再最終確定神經(jīng)元數(shù)。通用的隱含層神經(jīng)元數(shù)的確定經(jīng)驗(yàn)公式有: i= +a其中i為隱含層神經(jīng)元的個(gè)數(shù),n為輸入層神經(jīng)元的個(gè)數(shù),m為輸出層神經(jīng)元的個(gè)數(shù),可以設(shè)定隱含層的神經(jīng)元數(shù)為l2。(2) .模型的求解 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的MATLAB實(shí)現(xiàn)(一)數(shù)據(jù)樣本的預(yù)處理 將樣本分為訓(xùn)練集和測(cè)試集,(二)確定激活函數(shù) 根據(jù)處理后
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