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神经网络的建模与仿真随着科技的发展，越来越多的研究人员开始将神经网络应用于各个领域，如医疗、金融、自然语言处理等。
神经网络作为现代人工智能技术的核心，其建模与仿真技术也越来越受到关注。
神经网络的建模可以分为两个部分：架构的设计和权值的学习。
架构的设计通常使用基于数据的方法和基于先验知识的方法，其中基于数据的方法采用启发式搜索等技术自动寻找最优结构，而基于先验知识的方法则根据领域知识构建结构。
常见的神经网络架构包括前馈神经网络、循环神经网络、卷积神经网络等。
权值的学习是指通过训练数据来确定神经网络中各个神经元之间的权值，以最小化目标函数。
常见的训练算法包括梯度下降法、反向传播算法等。
仿真是评估神经网络模型性能的重要手段，通过对模型进行仿真可以了解模型在不同条件下的行为，从而优化模型的性能。
仿真工具包括MATLAB、Python等。
在使用这些工具时，需要注意对仿真过程中的各个参数进行控制，以确保仿真结果的准确性和稳定性。
在实际应用中，神经网络经常被用作分类器或回归器。
分类器用于将输入数据归类到不同的类别中，而回归器则用于估计输入数据与输出数据之间的映射关系。
除了分类器和回归器，神经网络还可以用于聚类、降维等任务，如自编码器和深度信念网络。
神经网络的成功应用离不开数据的支撑。
建模和仿真需要大量的数据来支持，数据的准确性和多样性对神经网络的表现影响极大。
因此，在应用神经网络时，需要注意对数据集的选择和预处理，以确保数据质量和可靠性。
总之，神经网络作为现代人工智能的核心技术，在各个领域都有着广泛应用。
神经网络建模和仿真技术的发展为神经网络应用提供了坚实的基础，相信在不久的将来，神经网络将在更广阔的领域内发挥更大的作用。
电力系统中的神经网络建模与优化控制概述：电力系统在现代社会发展中扮演着至关重要的角色。
为了保证电力系统的稳定运行和高效利用能源资源，需要有效的建模和控制方法。
随着神经网络技术的快速发展，其在电力系统中的应用得到了广泛关注。
本文将探讨电力系统中神经网络的建模与优化控制方法，以提高电力系统的运行效率和性能。
一、神经网络在电力系统中的应用神经网络是一种模拟大脑神经元运作方式的计算模型，通过学习和模式识别能够实现复杂的信息处理。
在电力系统中，神经网络可以应用于以下方面：1. 预测与监测：神经网络可以通过学习历史数据，预测电力负荷、电价和电量等相关参数。
同时，神经网络还可以监测电力系统中的异常情况，如故障和短路等，提前进行预警。
2. 优化调度：神经网络可以根据电力系统的实时状态和各种约束条件，进行电力资源的优化调度。
通过建立合适的模型，神经网络可以实现电力系统的最优运行，提高能源利用效率。
3. 智能控制：神经网络可以应用于电力系统中的智能控制，如频率和电压控制。
通过监测电力系统的状态变化，神经网络可以实时调整控制策略，保持电力系统的稳定性。
二、神经网络在电力系统中的建模方法1. 前馈神经网络：前馈神经网络是最常见的神经网络模型之一，其输入层、隐藏层和输出层均为前向连接。
在电力系统中，前馈神经网络可以用于电力负荷预测和电力系统的优化调度。
2. 循环神经网络：循环神经网络具有循环连接，可以对于序列数据进行建模。
在电力系统中，循环神经网络可以用于时间序列数据的预测和动态控制。
3. 卷积神经网络：卷积神经网络主要用于图像处理和模式识别，但在电力系统中也有应用前景。
例如，可以将电力系统中的空间数据转换为图像，然后利用卷积神经网络实现电力系统状态的判别和识别。
三、神经网络在电力系统优化控制中的挑战尽管神经网络在电力系统中的应用前景广阔，但其在优化控制方面还面临一些挑战：1. 数据不确定性：电力系统中的数据往往具有不确定性和随机性，这给神经网络的建模和控制带来一定困难。
用神经网络进行投标报价中的变量选择
韩敏;林云;齐东海
【期刊名称】《大连理工大学学报》
【年(卷),期】2002(042)001
【摘要】针对在建筑行业的投标报价过程中,如何在众多的信息中选出对最终报价影响较大的几项因素以及如何确定这些因素与最终报价之间的关系这两大难题,提出了一种基于神经网络的变量选择方法. 其基本思想是:经过两次选择,消除了两个多余的变量,将最初的10个变量缩减为8个,并以这8个变量作为输入建立新的报价模型. 从网络的泛化结果可以看出,经过变量选择后,网络的泛化能力有了较大的提高,表明了该方法的有效性.
【总页数】5页(P110-114)
【作者】韩敏;林云;齐东海
【作者单位】大连理工大学,电子与信息工程学院,辽宁,大连,116024;大连理工大学,电子与信息工程学院,辽宁,大连,116024;大连理工大学,土木建筑学院,辽宁,大连,116024
【正文语种】中文
【中图分类】TP183
【相关文献】
1.人工神经网络在变量选择中的应用 [J], 李继锐;张生瑞
2.基于神经网络及遗传算法的投标报价变量选择 [J], 赵斌;周成华;尹贻林
3.用神经网络进行变量选择 [J], 杨璐;高自友
4.基于神经网络的预测模型中输入变量的选择 [J], 杨奎河;王宝树;赵玲玲
5.基于变量选择深度信念神经网络的风速预测 [J], 李大中;李昉;张克延
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基于神经网络的风电功率预测模型风能是一种源源不断的可再生能源，在全球范围内得到了广泛的应用。
然而，不同的天气条件和复杂的地形造成了风速的不稳定性，这给风电场的运营和管理带来了很大的挑战。
为了提高风电场的效率和可靠性，风电功率预测技术成为了近年来的研究热点。
神经网络作为一种强大的预测工具，已经在多个领域得到了应用。
在风电风速和功率预测中，基于神经网络的预测模型已经被证明是一种非常有效的方法。
本文将介绍基于神经网络的风电功率预测模型的原理和应用。
一、神经网络简介神经网络是一种模仿人类神经系统结构和功能特点的计算模型。
它由多个相互连接的处理单元组成，可以进行大规模并行处理和自适应性学习。
通过调整权值和阈值，神经网络可以学习数据之间的复杂非线性关系，从而实现分类、预测和优化等任务。
二、神经网络在风电功率预测中的应用在风电场的管理和运营中，能够进行准确的风速和功率预测是非常重要的。
预测结果可以帮助风电场管理者进行决策和规划，使得风电场的运营效率和收益最大化。
基于神经网络的风电功率预测模型在实践中已经得到了广泛的应用。
该模型使用历史数据来训练神经网络，寻找风速和功率之间的关系。
在预测过程中，输入当前的风速数据，神经网络可以输出相应的风电功率值。
与传统的统计模型相比，基于神经网络的预测模型具有更高的准确性和稳定性。
由于神经网络可以学习数据之间的复杂非线性关系，其预测能力更强，能够更好地适应风电场复杂的天气条件。
三、基于神经网络的风电功率预测模型的实现神经网络模型的实现需要经过以下步骤：1. 数据预处理：去除异常值、填补缺失值、归一化等。
2. 神经网络结构设计：选择合适的网络结构、激活函数和损失函数。
3. 训练神经网络：使用历史数据对神经网络进行训练，调整权值和阈值。
4. 模型验证和评估：使用测试数据对模型进行验证和评估，计算预测误差和准确率。
实现过程中需要考虑多个因素，如数据的质量和可靠性、神经网络模型的复杂度和泛化能力等。
一种改进的基于深度神经网络的偏微分方程求解方法
陈新海;刘杰;万仟;龚春叶
【期刊名称】《计算机工程与科学》
【年(卷),期】2022(44)11
【摘要】偏微分方程求解是计算流体力学等科学与工程领域中数值分析的计算核心。
由于物理的多尺度特性和对离散网格质量的敏感性,传统的数值求解方法通常包含复杂的人机交互和昂贵的网格剖分开销,限制了其在许多实时模拟和优化设计问题上的应用效率。
提出了一种改进的基于深度神经网络的偏微分方程求解方法TaylorPINN。
该方法利用深度神经网络的万能逼近定理和泰勒公式的函数拟合能力,实现了无网格的数值求解过程。
在Helmholtz、Klein-Gordon和Navier-Stokes方程上的数值实验结果表明,TaylorPINN能够很好地拟合计算域内时空点坐标与待求函数值之间的映射关系,并提供了准确的数值预测结果。
与常用的基于物理信息神经网络方法相比,对于不同的数值问题,TaylorPINN将预测精度提升了3~20倍。
【总页数】9页(P1932-1940)
【作者】陈新海;刘杰;万仟;龚春叶
【作者单位】国防科技大学并行与分布处理国家重点实验室;复杂系统软件工程湖南省重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.一种改进的基于小波偏微分方程的图像去噪方法
2.利用一种新的同伦摄动方法对一类偏微分方程求解
3.一种求解抛物型偏微分方程的时空高阶方法
4.偏微分方程求解的一种新颖方法-格子Boltzmann模型
5.一种求解偏微分方程反问题的正则化方法
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第52卷第8期电力系统保护与控制Vol.52 No.8 2024年4月16日Power System Protection and Control Apr. 16, 2024 DOI: 10.19783/ki.pspc.231402基于DBO-VMD和IWOA-BILSTM神经网络组合模型的短期电力负荷预测刘 杰1，从兰美1，夏远洋2，潘广源1，赵汉超1，韩子月1(1.临沂大学自动化与电气工程学院，山东 临沂 276002；2.雅砻江流域水电开发有限公司，四川 成都 610000)摘要：新能源在现代电力系统中占比不断提高，其负荷不规律性、波动性远大于传统电力系统，这就导致负荷预测精度不高。
针对这个问题，提出了蜣螂优化(dung beetle optimizer, DBO)算法优化变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)与改进鲸鱼优化算法优化双向长短期记忆(improved whale optimization algorithm-bidirectional long short-term memory, IWOA-BILSTM)神经网络相结合的短期负荷预测模型。
首先利用DBO优化VMD，分解时间序列数据，并根据最小包络熵对各种特征数据进行分类，增强了分解效果。
通过对原始数据进行有效分解，降低了数据的波动性。
然后使用非线性收敛因子、自适应权重策略与随机差分法变异策略增强鲸鱼优化算法的局部及全局搜索能力得到改进鲸鱼优化算法(improved whale optimization algorithm, IWOA)，并用于优化双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory, BILSTM)神经网络，增加了模型预测的精确度。
最后将所提方法应用于某地真实的负荷数据，得到最终相对均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差分别为0.0084、48.09、0.66%，证明了提出的模型对于短期负荷预测的有效性。
功率曲线建模
功率曲线建模是指根据已知的功率数据及其他相关参数，建立能够描述功率变化规律的数学模型。
功率曲线通常用于分析和优化能源系统的运行效率，例如太阳能发电系统、风力发电系统等。
建立功率曲线模型的常用方法有以下几种：
1. 线性模型：假设功率变化与某个输入变量呈线性关系，可以使用线性回归等方法拟合得到模型参数。
示例：P = a * x + b，其中P为功率，x为输入变量，a和b 为模型参数。
2. 多项式模型：假设功率变化与多个输入变量呈多项式关系，可以使用多项式回归等方法拟合得到模型参数。
示例：P = a0 + a1 * x + a2 * x^2 + ... + an * x^n，其中P为功率，x为输入变量，a0-an为模型参数。
3. 指数模型：假设功率变化与某个输入变量呈指数关系，可以使用指数回归等方法拟合得到模型参数。
示例：P = a * e^(b * x)，其中P为功率，x为输入变量，a和b为模型参数。
4. 神经网络模型：采用神经网络算法建立功率曲线模型，能够更好地拟合非线性关系和复杂系统。
示例：使用多层感知器(MLP)神经网络建立功率曲线模型。
建立功率曲线模型时，应根据实际情况选择适合的方法，并进行参数拟合和模型验证。
需要注意的是，功率曲线模型的精度和准确性取决于所使用的数据量和质量，以及模型的合理性和应用范围。
基于神经网络和相关性分析的数学建模思路分享神经网络是一种由人工神经元构成的系统，模拟了生物神经系统的工作方式。
相关性分析是一种数学方法，用于确定变量之间的关联程度。
将这两种方法相结合，可以建立一个能够对数据进行分析和预测的数学模型。
首先，需要明确研究的问题。
例如，我们可以考虑一个销售数据的问题，目标是预测销售额与其他变量之间的相关性。
第二步是收集数据。
我们需要收集与销售相关的数据，例如销售额、广告投入、季节因素等。
这些数据应该包括足够多的样本，以便建立准确的模型。
接下来，我们将使用神经网络来建立一个预测模型。
神经网络由多个层次组成，每个层次包含多个神经元。
每个神经元通过与其他神经元进行连接，并通过非线性函数进行计算，以生成模型的输出。
我们可以通过训练神经网络，使其在给定输入下能够产生预测输出。
神经网络的训练可以通过反向传播算法来实现。
该算法通过将模型的预测结果与实际结果进行比较，并根据比较结果来更新模型的权重。
重复这个过程，直到模型的预测结果接近实际结果为止。
在训练神经网络之后，我们可以使用相关性分析来评估模型的准确性。
相关性分析可以通过计算相关系数来实现，例如皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
相关系数的取值范围为-1到1，接近1表示正相关，接近-1表示负相关，接近0表示无相关性。
最后，我们可以使用模型进行预测和分析。
通过输入新的数据，我们可以使用训练好的神经网络模型来预测未来的销售额，并根据相关性分析来评估其他变量对销售额的影响。
总结起来，基于神经网络和相关性分析的数学建模思路包括：明确问题、收集数据、构建神经网络模型、训练模型、评估模型准确性、预测和分析。
这种方法能够处理多变量之间的复杂关系，并提供准确的预测结果。
基于PSO-BP神经网络的光伏发电功率预测方法基于PSO-BP神经网络的光伏发电功率预测方法随着全球对于可再生能源的需求越来越高，光伏发电作为其中的重要组成部分，其功率的预测成为了非常关键的问题。
光伏发电功率的预测可以帮助电力系统运营人员做出合理的调度决策，优化能源利用效率，以及防止对电网稳定性产生不利影响。
因此，如何准确地预测光伏发电功率成为了研究的热点之一。
神经网络是一种模仿人类神经系统工作原理的数学模型，具有强大的逼近能力和非线性建模能力。
它可以通过学习样本数据中的规律，建立一个预测模型，并对未来的数据进行预测。
而BP神经网络是常用的一种神经网络模型，它通过前向传播与反向传播的算法，根据已有数据不断调整连接权重，使得网络的输出能够接近目标值。
然而，传统的BP神经网络在光伏发电功率预测中存在一些问题。
一方面，光伏发电功率的预测是一个典型的非线性问题，而传统的BP神经网络模型的非线性拟合能力有限，很难应对这种复杂的问题。
另一方面，光伏发电受到许多因素的影响，如太阳辐射、温度、风速等，而传统的BP神经网络模型无法很好地处理多变量的输入。
为了解决上述问题，本文提出了一种基于粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法优化的BP神经网络模型来预测光伏发电功率。
PSO算法是一种群体智能算法，通过模拟鸟群觅食的行为，不断调整粒子在解空间中的位置与速度，以寻找最优解。
在本方法中，PSO算法用于优化BP神经网络模型的连接权重和阈值，提高其预测能力。
具体而言，本文的方法如下：首先，收集光伏发电所需要的各种数据，如太阳辐射、温度、风速等，建立一个包含多个输入变量和一个输出变量的数据集。
然后，利用PSO算法优化BP神经网络的初始连接权重和阈值。
在训练阶段，将数据集分为训练集和验证集，利用训练集对网络进行训练，通过反向传播算法不断调整连接权重和阈值，使得网络的预测误差最小化。
在验证阶段，利用验证集评估网络的预测性能，并根据PSO算法优化模型的性能指标，如均方根误差、相关系数等。
基于RBF网络的广义预测控制在单元机组中的应用X王景学1,杨学敏2(1.内蒙古机电职业技术学院,2.呼和浩特供电局,内蒙古呼和浩特 010010) 摘 要:大型火电机组具有控制对象复杂、非线性、大滞后、模型难以建立等特点,用传统的控制方法很难得到最佳的运行效果。
本文在RBF 神经网络建模的基础上,采用多变量广义预测控制策略,可有效弥补上述不足。
仿真结果表明了其有效性。
关键词:RBF 神经网络;广义预测控制;非线性;多变量;单元机组 中图分类号:T P183∶T M76 文献标识码:A 文章编号:1006—7981(2012)04—0020—02 火电厂大型单元机组控制对象具有非线性,多变量、强耦合、时变、大滞后的特性,当各种扰动作用时导致控制对象的参数不确定,模型难以准确建立,属于复杂难控的大型生产过程。
在常规局部控制系统基础上发展起来的协调控制系统是解决这个问题的有效途径。
协调控制系统的控制策略的设计直接决定了系统的调试和控制品质。
本文利用RBF 神经网络对非线性、大时滞和时变的大型单元机组协调控制系统进行建模和用广义预测控制方法进行控制,为大型单元机组协调控制问题的解决提供了一条很好的途径。
1 理论研究基于RBF 网络的广义预测控制算法由两部分组成:一是利用RBF 神经网络学习简单的受控对象非线性模型和以此为预测模型的滚动优化计算。
1.1 基于RBF 神经网络的预测模型火电厂锅炉、汽机协调控制系统是一个多变量非线性的复杂控制对象,数学上已经证明RBF 神经网络可以实现任何非线性映射,可以逼近任何复杂的函数。
因此本文首先建立一个RBF 神经网络来逼近此被控对象。
它是具有单隐层的三层前馈网络,结构如图1所示:图1 RBF 网络结构第一层为输入层,输入层节点数等效于系统的独立变量数目;第二层为隐含层,隐含层节点数目的选择通常根据经验确定;第三层为输出层,输出层节点数为被控对象输出的个数。
隐单元的变换函数是RBF,它是一种局部分布的对中心点径向对称衰减的非负非线性函数。
