基于改进NARX神经网络算法的光伏发电功率短期预测

来源 :武汉大学学报(理学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:lgdtmz
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
为准确地预测光伏发电功率,节约资源,提出一种基于改进非线性自回归(nonlinear autoregressive with external input,NARX)神经网络算法的光伏发电功率短期预测模型.通过皮尔森相关分析选择影响发电功率的环境因素,利用遗传算法(GA)优化受限玻耳兹曼机(RBM)模型参数,避免陷入局部最优;利用优化后的RBM模型初始化NARX神经网络的参数.实例预测表明,改进NARX神经网络算法对光伏发电功率短期预测精度更高,收敛速度更快.
其他文献
为准确全面地分析新型冠状病毒肺炎(corona virus disease 2019,COVID-19)的传播特性和传播动力学行为,揭示病毒传播的内在规律,本文基于其传播特性,利用传染病动力学建模理
为提高文本匹配过程中对实体上下文和语义关联信息的学习能力,提出一种融合实体上下文特征的深度文本语义匹配模型.该模型通过学习深度多视图语义交互信息和实体上下文特征匹