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一种基于
遗传算法
优化bp神经网络的风电功率预测方法
本发明公开了一种基于
遗传算法
优化BP神经网络的风电功率预测方法,从风电功率预测系统的数据处理模块中获取预测参考数据;对参考数据建立BP神经网络的预测模型,并采用多种群编码对应BP神经网络的不同结构,每个种群分别对神经网络权值阈值编码,生成不同长度的个体,用
遗传算法
中选择、交叉、变异操作进化优化每个种群,最后判断收敛条件并选择最优个体;再对BP神经网络初始化,用学习率可变的动量BP算法进一步训练网络直至收敛,利用该网络对风电功率进行预测;最后,还反复利用预测值,在一轮预测中进行多次预测实现了跨时间间隔的多步预测。本发明预测精度提高,计算时间减少,稳定性增强。
2022-05-03 22:25:45
1.21MB
神经网络
遗传算法
1
(matlab代码)地铁列车节能优化曲线(
遗传算法
GA)(惰行控制).zip
地铁列车节能优化曲线(
遗传算法
GA)(惰行控制).zip 注意事项: 1、程序是在matlab2013b环境下编写的,在之前版本中不知可否正常运行。 2、如果matlab没有
遗传算法
工具箱,需要将genetic放到根目录的toolbox的 文件夹中,然后设置路径。 3、需要保存程序的输出时,文件的目录需要更改。
遗传算法
工具箱实现地铁牵引能耗的优化
2022-05-03 19:03:44
242KB
matlab代码
基于模糊机会约束规划的机会阵雷达方向图综合
针对机会阵雷达方向图综合的不确定问题,提出了一种基于模糊机会约束规划的方向图综合规划模型。该模型基于可信性理论,综合考虑天线单元分布的随机性以及激励状态的不确定性,将参与方向图综合时激励打开的天线数目看做一个梯形模糊变量,用以描述综合时的复杂不确定环境。随后,将规划模型转化为清晰等价形式,再结合
遗传算法
和灰关联综合评价法则设计了一种混合智能优化算法,用于求解该模型。以一维任意非均匀线阵为例,对主瓣宽度和最大副瓣电平进行了优化。仿真表明:优化后结果的可信性高于置信水平,验证了该算法的有效性。
2022-05-03 18:41:02
652KB
机会阵雷达;方向图综合;可信性理论;模糊机会约束规划;遗传算法;灰关联综合评价
1
遗传算法
与蚂蚁算法的融合
遗传算法
具有快速随机的全局搜索能力,但对于系统中的反馈信息利用却无能为力,当求解到一定范围时往往 做大量无为的冗余迭代,求精确解效率低. 蚂蚁算法是通过信息素的累积和更新收敛于最优路径上,具有分布式并行全 局搜索能力. 但初期信息素匮乏,求解速度慢. 算法是将
遗传算法
与蚂蚁算法融合,采用
遗传算法
生成信息素分布,利用 蚂蚁算法求精确解,优势互补. 仿真表明取得了非常好的效果
2022-05-03 09:08:58
710KB
遗传算法
蚂蚁算法
1
matlab最简单的代码-Genetic-Algorithm:
遗传算法
的Matlab实现,包含两个简单的例子
matlab最简单的代码 Genetic-Algorithm
遗传算法
的Matlab实现,包含两个简单的例子 两个例子的代码的主要区别在CalFitness.m和PlotModel.m中,其余的通用。 第一个例子,求解z=sinx+cosy+0.1(x+y)的最大值,CalFitness.m和PlotModel.m中对应的都是注释部分 第二个例子,给出了一系列点,利用欧式距离公式min d=\sum_{i=1}^{10}\sqrt{(x_0-x_i)^2+(y_0-y_i)^2}求解一系列点中的某个点,这个点到其余所有点的距离最小,直接运行就是这个问题的解。 序号 x y 1 1.4 3.6 2 2.7 0.1 3 1.5 6.9 4 4.6 3.6 5 5.2 1.2 6 5.6 2.7 7 8.2 3.5 8 3.8 2.1 9 4.6 2.9 10 8.7 3.3
2022-05-02 20:59:13
5KB
系统开源
1
论文研究-一种基于
遗传算法
的作业车间调度问题的解决方案 .pdf
一种基于
遗传算法
的作业车间调度问题的解决方案,陈浩哲,王晨升,作业车间调度问题(job shop scheduling problem,JSP)是复杂调度问题类型之一,有十分重要的研究意义和工程价值。本文以标准
遗传算法
为基础�
2022-05-02 16:22:36
264KB
作业车间调度问题
1
基于
遗传算法
的多目标优化算法
matab代码基于
遗传算法
的多目标优化算法
2022-05-02 16:07:10
598B
matlab
1
基于
遗传算法
的物流配送路径优化问题研究
基于
遗传算法
的物流配送路径优化问题研究
2022-05-02 14:07:10
258KB
文档资料
基于改进
遗传算法
优化BP神经网络的销售预测模型
随着经济的快速发展,众多企业步入科学化管理的时代.销售预测是企业经营活动中必不可少的一个环节,预测的准确性直接关系到销售经营的成败.因此提出基于传统BP神经网络与时间序列预测模型为一体的改良BP神经网络预测模型,通过该模型的预测,可以更可靠地预测企业在未来单位时间内的销售额.改良神经网络参考了同步时间序列的预测做出了自我校准,并利用
遗传算法
达到通过校准得到自我优化的目的,简化网络结构,提高预测的准确度.
2022-05-02 09:09:30
1.17MB
BP神经网络
时间序列
预测模型
遗传算法
1
安全技术-网络信息-移动通信网络优化中的
遗传算法
及其应用.pdf
安全技术-网络信息-移动通信网络优化中的
遗传算法
及其应用.pdf
2022-05-01 22:00:17
3.47MB
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