基于人工神經網絡的電力市場輸電阻塞預測模型
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傳統的輸電阻塞研究主要集中于輸電阻塞發生之后的處理過程,即阻塞管理,屬于被動消除阻塞情形。文章基于主動預防輸電阻塞的思想,從分析影響輸電阻塞的系統線路傳輸功率、系統總負荷、系統實際出力等相關因素入手,應用層次分析法建立比較判斷矩陣,以確定各因素阻塞影響的權重?；诖?建立一種基于神經網絡的輸電阻塞預測模型,還提出了一個新的阻塞指標,即阻塞度,以美國加利福尼亞州電力市場的數據驗證了該模型的正確性和實用性。
電力市場營銷組合策略的人工神經網絡模型
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神經網絡系統是由大量結構和功能十分簡單的處理單元即神經元廣泛互連而成的高度復雜的非線性動力學系統。以人工神經網絡理論為基礎,運用單隱層神經網絡結構算法,建立了營銷組合決策的神經網絡模型。以區域電力市場為實例,對建立的神經網絡模型進行多次訓練,結果證明模型計算值與實際值十分接近,從而說明了該模型具有較好的適用性。
基于人工神經網絡的工程估價預測模型
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基于人工神經網絡的工程估價預測模型 基于人工神經網絡的工程估價預測模型
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人工神經網絡是在模仿人腦處理問題的過程中發展起來的新型智能信息處理理論,通過對人工神經網絡及bp網絡的基本原理與特征的分析,建立了工程估價預測模型.
基于人工神經網絡的工程估價預測模型 (2)
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人工神經網絡的電力市場輸電阻塞預測模型熱門文檔
基于人工神經網絡的公路軟基沉降預測模型
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基于人工神經網絡理論,提出了根據前期沉降觀測資料進行沉降預測的人工神經網絡模型,并用于汕汾高速公路預壓荷載卸荷時間預報.研究表明,所建議的模型較傳統沉降預測模型具有顯著的優越性,應用前景廣闊.
基于人工神經網絡的工程造價預測模型
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利用神經網絡強大的非線性映射能力,提出了一種基于bp神經網絡模型的工程造價預測模型,指出該預測模型可對不同情況的工程造價進行合理的預測,實例檢驗證明,該方法收斂速度快,預測的可靠性令人滿意。
BP人工神經網絡模型在建筑物沉降預測中應用
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以bp人工神經網絡模型為基礎,建立預測模型,以小區某棟建筑物1期～8期的沉降觀測數據為輸入數據和輸出數據,對網絡模型進行訓練,并對9期～12期實際觀測值與預測值進行了比較,結果比較理想,從而驗證了采用bp人工神經網絡模型進行建筑物沉降的預測是可行的。
變結構人工神經網絡模型及其在成礦預測中的應用
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針對人工神經網絡成礦預測模型結構難以確定的問題,詳細闡述了一種在模型訓練中進行隱層數目及隱層單元數目動態調整的人工神經網絡算法,并以vc++為開發工具實現了變結構人工神經網絡成礦預測模型,經用華南26個巖體檢驗,回憶率及預測率均高達100％。該方法提供了一種面向具體問題的動態解決方案,在成礦預測工作中具有一定的實用性。
人工神經網絡的電力市場輸電阻塞預測模型精華文檔
基坑變形灰色人工神經網絡預測模型及其應用
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針對基坑變形預測中信息的灰色性和數據的非線性性,提出用灰色神經網絡預測基坑變形的新方法。用一樁錨聯合支護體系實例進行了預測研究,得到支護體系的不同預測模型的組合預測值。研究結果表明:灰色神經網絡預測誤差比gm(1,1)預測模型小;與bp預測模型相比,前期誤差大,后期誤差小。在基坑變形監測中,為了更準確地預測基坑變形,可以采用灰色神經網絡預測與bp預測相結合的方法進行預測。
人工神經網絡模型描述
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人工神經網絡模型描述
基于BP人工神經網絡電力負荷預測 基于BP人工神經網絡電力負荷預測
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4.6
由于影響電力負荷的因素之間存在著非線性,所以采用神經網絡方案來進行短期電力負荷預測。對應用于實際的神經網絡算法進行了具體處理,如數據的歸一化,輸入向量和輸出向量的選擇。仿真結果表明其有較好的預測精度。該模型具有網絡結構較小、訓練時間短、易于實現的優點。
人工神經網絡電阻點焊質量監測模型的研究 人工神經網絡電阻點焊質量監測模型的研究
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4.7
利用bp網絡對電阻點焊的動態電參數進行融合處理,建立了以電阻點焊動態電參數為輸入空間、點焊熔核尺寸為輸出空間的電阻點焊質量智能監測模型。檢驗結果表明:該模型的熔核尺寸預測精度完全滿足工程實際需要;有很大的實用價值。在網絡訓練中采用綜合改進的bp算法,使得網絡的訓練效率大大提高
基于人工神經網絡的房地產項目評判模型
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基于人工神經網絡的房地產項目評判模型——房地產租(售)價預測就是對房地產租(售)價未來水平的估計.對房地產投資決策而言,預測出房地產租(售)價各種可能的結果,特別是給出定量的評價、分析,是房地產投資決策必不可少的工作之一.運用模糊系統和...
人工神經網絡的電力市場輸電阻塞預測模型最新文檔
基于人工神經網絡的投資項目效益評估模型
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4.6
投資項目的效益評估是整個投資活動的關鍵。闡述了投資項目效益評估的基本理論;借助現代的數學計量方法,運用效益評估的指標體系,研究了用人工神經網絡進行效益評估的的可行性,建立了基于人工神經網絡的效益評估模型,并利用該模型進行了實證分析。
基于人工神經網絡的投標報價決策模型
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4.3
利用matlab編程語言構造了三層bp神經網絡結構,建立了基于人工神經網絡的投標報價模型,通過仿真模擬確定標高金水平,并用實例驗證了其可靠性,為承包商作出合理報價決策提供了科學依據。
基于人工神經網絡的短期負荷預測的研究
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4.4
針對電力系統短期負荷預測的特點,以及人工神經網絡的自學習和復雜的非線性擬合能力,將人工神經網絡的bp、elman、rbf三種模型用于短期負荷預測,建立了短期電力負荷預測模型,綜合考慮氣象、天氣等影響負荷因素進行短期負荷預測。某電網實際預測結果表明,rbf比bp、elman有更好的預測精度,更快的速度。
基于人工神經網絡的微電網短期負荷預測 基于人工神經網絡的微電網短期負荷預測
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根據微電網的負荷及影響負荷變化因素的氣溫、氣象特征等數據,建立了基于bp(誤差反向傳播)神經網絡和rbf(徑向基函數)神經網絡的微電網短期負荷預測模型.通過matlab仿真,對兩種模型的未來24h短期負荷預測進行比較,驗證了兩種模型的有效性和可行性.仿真結果表明,與bp神經網絡相比,rbf神經網絡預測方法具有較高的預測精度和較快的收縮性,更適合微電網的短期負荷預測.
基于人工神經網絡的電力線路損耗計算
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本文介紹了一種采用人工神經網絡進行電力網線損值的計算方法,比較傳統方法而言,具有計算速度快、計算精度高和適用面廣的優點
基于人工神經網絡的建筑物沉降預測
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4.4
根據建筑物實測沉降利用人工神經網絡理論,建立了前饋網絡預測模型并提出新的學習算法,結合某建筑物糾偏工程實例對建筑物沉降進行了預測.預測結果表明神經網絡方法是可行且有效的.
基于人工神經網絡的巖石截割參數預測
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鑒于前人推導的鎬形截齒破巖截割阻力和截割比能耗的理論公式計算值與實際值相差較大以及最優截槽寬沒有定量表示,文中選取巖石密度、單軸抗壓強度、抗拉強度、靜態彈性模量等為影響因子,建立了bp預測網絡模型,并利用此模型對我國常見的4種巖石鎬形齒截割參數進行了預測。檢驗及預測的結果表明建立的預測網絡運行穩定,預測結果良好,對截割力的預測優于理論計算結果,對截槽寬和截割厚度最優比值、截割比能耗的預測結果良好,相對現有理論的計算和經驗公式計算精度有了很大提高,能更好的滿足工程要求。
飽和醇結構-保留定量相關的人工神經網絡模型
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4.4
以拓撲指數為結構描述符,用基于levenberg-marquardt優化的bp神經網絡建立了醇類化合物的結構與色譜保留值的相關性模型,用于未知醇類化合物在se-30和ov-3兩根色譜柱上保留指數的同時預測,其學習速率優于文獻中普通bp神經網絡法,預測準確度與普通bp神經網絡法接近,但優于多元線性回歸法,因而是一種較好的預測有機化合物氣相色譜保留指數的方法.
基于人工神經網絡的公路工程投資預測模型的研究
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4.7
針對目前我國的高等級公路建設過程中普遍存在著投資失控、決算超預算、預算超概算、概算超估算現象越來越嚴重的問題。提出了從介紹公路工程投資原理和現行的公路投資體系存在的問題出發,將國內現在使用的公路工程投資預測模型加以對比和分析,探索了利用人工神經網絡在公路投資預測領域建立新的模型,以此提高預測精確度,改變投資失控的現狀。
基于人工神經網絡的三江平原土壤質量綜合評價與預測模型
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?1994-2010chinaacademicjournalelectronicpublishinghouse.allrightsreserved.http://www.cnki.net 文章編號:1003-207(2002)01-0079-05 基于人工神經網絡的三江平原土壤質量 綜合評價與預測模型 樓文高 (上海水產大學海洋學院農業資源與環境系,上海 200090) 摘 要:根據土壤質量定量評價指標分級體系生成足夠多代表性好的神以網絡訓練和檢驗用的樣本。建立神經網 絡模型時,利用刪減或擴張準則確定神經網絡最佳拓撲結構,避免“過擬合”現象,利用檢驗樣本監控在訓練過程中 不發生“過學習”現象,使建立的土壤質量的綜合評價與預測模型具有較好的泛化能力和預測能力。對三江平原地 區主要耕作土壤質量的綜合評價與預測結果表明,神經網
人工神經網絡的電力市場輸電阻塞預測模型相關
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職位：裝修預算員
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