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基于改进BP网络算法的隧洞围岩分类 被引量：48
1
作者 周翠英 张亮 黄显艺 《地球科学（中国地质大学学报）》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期480-486,共7页
围岩分类对指导地下工程的设计和施工具有非常重要的意义.引入人工神经网络的方法,进行隧洞围岩分类,在传统BP算法的基础上,通过改进学习算法、优化传递函数和网络结构进行神经网络方法优化.采用附加动量法和学习速率自适应调整的策略... 围岩分类对指导地下工程的设计和施工具有非常重要的意义.引入人工神经网络的方法,进行隧洞围岩分类,在传统BP算法的基础上,通过改进学习算法、优化传递函数和网络结构进行神经网络方法优化.采用附加动量法和学习速率自适应调整的策略改进学习算法,使得当误差大于上临界值时,则降低学习率,当误差小于下临界值时,则适当提高学习率,这样可加快网络的训练速度,确保网络的稳定性;通过引入调整学习率参数,使得传递过程更加敏感,加快了传递函数的收敛速度,提高了训练函数的计算精度;通过给定隐含层节点模型的取值范围,对网络结构进行优化,提高了泛化精度.将改进的BP网络模型应用于广东省东深供水改造工程的隧洞围岩分类中,分类结果与根据《水工隧洞设计规范(SL279-2002)》的分类结果完全一致,表明该方法具有良好的工程实用性. 展开更多
关键词 围岩分类 人工神经网络 改进bp网络算法 工程应用
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基于BP网络算法的分析与研究 被引量：4
2
作者 李德启 魏衍君 《重庆文理学院学报（自然科学版）》 2009年第5期44-46,共3页
BP网络是目前应用最广泛的神经网络模型之一.本文针对BP算法做了深入的数学描述,提出了传统的算法存在收敛速度慢和灵敏度低方面的缺陷,在试验的基础上,对传统BP算法的代价函数和激励函数同时改进,并引入加法性灵敏度参数,用于改善传统B... BP网络是目前应用最广泛的神经网络模型之一.本文针对BP算法做了深入的数学描述,提出了传统的算法存在收敛速度慢和灵敏度低方面的缺陷,在试验的基础上,对传统BP算法的代价函数和激励函数同时改进,并引入加法性灵敏度参数,用于改善传统BP算法中存在的不足. 展开更多
关键词 bp网络算法 数学分析 收敛速度 改进方法
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基于改进BP网络算法的智能图像分割研究 被引量：1
3
作者 陈园园 《长沙铁道学院学报（社会科学版）》 2013年第4期212-213,共2页
本文提出一种采用粒子群算法来优化传统神经网络的图像分割算法,达到网络参数的最优。提取图像的特征,使用所构建的算法模型,把从待处理图像中提取出的特征输入神经网络学习,实现图像的分割,仿真结果证明本研究所构建的图像分割优化算... 本文提出一种采用粒子群算法来优化传统神经网络的图像分割算法,达到网络参数的最优。提取图像的特征,使用所构建的算法模型,把从待处理图像中提取出的特征输入神经网络学习,实现图像的分割,仿真结果证明本研究所构建的图像分割优化算法的准确度,证明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 bp网络算法 智能图像分割 粒子群算法
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BP网络算法在平面运动测量误差补偿中的应用 被引量：2
4
作者 哈乐 房立金 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2016年第1期86-90,共5页
在航天对接试验平台开发项目中,针对平面运动物体非接触高精度测量的难点,提出一种针对物体三自由度平面运动的创新性测量方法.利用激光测距传感器的并联组合,实现对物体位置和姿态的非接触式测量.以传感器测量值为输入样本,运用BP神经... 在航天对接试验平台开发项目中,针对平面运动物体非接触高精度测量的难点,提出一种针对物体三自由度平面运动的创新性测量方法.利用激光测距传感器的并联组合,实现对物体位置和姿态的非接触式测量.以传感器测量值为输入样本,运用BP神经网络算法建立误差模型,通过调整权值因子使建立的网络模型能够拟合出测量误差,从而修正测量的数学模型.基于BP神经网络的误差补偿方法对平面运动物体测量误差的补偿具有明显的效果,能够满足位姿测量的精度要求. 展开更多
关键词 并联测量 激光测距 非接触 传感器 bp神经网络算法 误差模型 权值因子 误差补偿
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基于大数据分析及BP神经网络算法的工程造价风险预警模型构建与应用
5
作者 吴建军 《门窗》 2025年第4期175-177,共3页
在工程建设的经济成本管理中,制定风险预警模型至关重要。本文利用大数据分析技术,构建了一套有效的针对工程造价风险的预警模型,为预测和控制工程造价风险提供切实可行的策略和决策支持。通过广泛搜集各方面的文献资料,确定了影响工程... 在工程建设的经济成本管理中,制定风险预警模型至关重要。本文利用大数据分析技术,构建了一套有效的针对工程造价风险的预警模型,为预测和控制工程造价风险提供切实可行的策略和决策支持。通过广泛搜集各方面的文献资料,确定了影响工程造价风险的主要因素,并充分利用大数据的优势深入挖掘并分析这些因素。预警模型对于工程项目的风险管理,尤其是工程造价风险的预警,提供了一种全新的视角和实践方法。 展开更多
关键词 大数据分析 工程造价风险 预警模型 bp神经网络算法 风险管理
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基于SA-BP神经网络的直线电机优化设计
6
作者 郭凯 李昊 +1 位作者 李彪 梁楠楠 《太原学院学报(自然科学版)》 2025年第2期45-52,共8页
针对永磁直线同步电机推力波动大、有限元仿真计算时间长等问题,提出了一种结合解析算法(SA)和BP神经网络算法的电机仿真优化模型:依据电机各部件的磁导率不同划分解析域,由解析算法算出电磁场分布等电机参数,利用解析获得的电机性能参... 针对永磁直线同步电机推力波动大、有限元仿真计算时间长等问题,提出了一种结合解析算法(SA)和BP神经网络算法的电机仿真优化模型:依据电机各部件的磁导率不同划分解析域,由解析算法算出电磁场分布等电机参数,利用解析获得的电机性能参数建立BP神经网络训练样本库,设计BP神经网络算法的训练周期、衰减率等参数后进行模型训练,拟合预测出电机尺寸参数与定位力之间的关系模型,最后利用多目标优化算法优化电机的尺寸参数。实验结果表明:基于SA-BP神经网络的电机模型的推力计算结果与有限元仿真结果的误差为2.35%,SA-BP神经网络算法不仅具有较高的计算精度,还能有效提升电机仿真计算速度。 展开更多
关键词 永磁直线同步电机 解析算法 bp神经网络算法 定位力 多目标优化算法
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BP神经网络算法结合超高效液相色谱-质谱联用技术研究红花治疗慢性酒精性肝损伤的作用机制
7
作者 王曦烨 韩晓静 +2 位作者 姜明洋 白梅荣 许良 《质谱学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期897-906,I0006,共11页
临床上,红花对慢性酒精性肝损伤(chronic alcoholic liver injury,CALI)有很好的疗效,但治疗机制不甚明确。因此,阐明红花治疗CALI的分子作用机制对药物的进一步开发及应用具有重要意义。以雄性Wistar大鼠为研究对象,模型组大鼠以8 mL/k... 临床上,红花对慢性酒精性肝损伤(chronic alcoholic liver injury,CALI)有很好的疗效,但治疗机制不甚明确。因此,阐明红花治疗CALI的分子作用机制对药物的进一步开发及应用具有重要意义。以雄性Wistar大鼠为研究对象,模型组大鼠以8 mL/kg酒精连续灌胃28天,建立CALI模型;给药组大鼠分别以高(4.290 3 g/kg)、中(1.430 1 g/kg)、低(0.476 7 g/kg)剂量灌胃红花提取物。采用大鼠血清代谢组学分析方法结合超高效液相色谱-质谱技术鉴定与CALI相关的潜在生物标志物,并研究红花对这些生物标志物的调控机制。利用MATLAB软件建立BP神经网络模型处理组学数据的分类问题。从苏木精和伊红(H&E)染色实验发现,高剂量红花提取物减轻了肝细胞的损伤程度;与模型组相比,高剂量红花组中的丙氨酸氨基转移酶(ALT)和天冬氨酸氨基转移酶(AST)的表达水平降低,表明高剂量红花提取物具有肝保护作用。BP神经网络模型的分类准确率为95.8%,分类效果良好。通过火山图分析共鉴定出20种与CALI相关的生物标志物,红花可以对这些生物标志物产生回调效果。研究表明,红花可能通过对甘油三酯、脂肪酸、磷脂、胆汁酸、氨基酸、维生素E代谢的调控作用而对CALI产生治疗效果。本研究可为红花的推广和临床应用提供了理论基础。 展开更多
关键词 红花 慢性酒精性肝损伤 代谢组学 超高效液相色谱-质谱(UHPLC-MS) bp神经网络算法
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紫外光谱结合BP神经网络算法建立食用油掺伪煎炸油的快速鉴定模型
8
作者 陈林林 吴松遥 +5 位作者 王玲 张铭 李昕彤 张海鹏 郝熙 李伟 《中国粮油学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期206-214,共9页
为建立一种快速食用油掺伪煎炸油检测方法,采用紫外光谱法鉴别其掺伪,本研究选取大豆油、玉米油和葵花籽油为代表分别煎炸,在纯油中掺入相应煎炸时间0~6 h及掺假梯度0%~90%的煎炸油制备掺伪油样,进行紫外光谱及二阶导数预处理,经处理后... 为建立一种快速食用油掺伪煎炸油检测方法,采用紫外光谱法鉴别其掺伪,本研究选取大豆油、玉米油和葵花籽油为代表分别煎炸,在纯油中掺入相应煎炸时间0~6 h及掺假梯度0%~90%的煎炸油制备掺伪油样,进行紫外光谱及二阶导数预处理,经处理后的光谱特征峰与BP(Backpropagation)神经网络算法结合建立食用油掺伪煎炸油模型,对掺入煎炸油类别、煎炸时间和煎炸油含量进行鉴别分析。结果表明二阶导数预处理后掺伪煎炸油的光谱特征峰中大豆油为446、462 nm、玉米油为268、274 nm、葵花籽油为280、288 nm,根据其特征峰位与峰值建立Levenberg–Marquardt算法(LMA)、动量梯度下降法(MGD)及弹性梯度下降法(EGD)掺伪模型识别率分别为98.15%、91.67%、95.52%。 展开更多
关键词 食用油 煎炸油 紫外光谱 掺伪 bp神经网络算法
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基于BP神经网络算法的树状结构智能找形分析
9
作者 张倩 《信息系统工程》 2024年第11期48-51,共4页
基于BP神经网络算法,探讨了树状结构智能找形分析的方法与应用。通过建立BP神经网络模型,利用其优秀的非线性映射和学习能力,实现了对树状结构图像的形状识别和分析。对树状结构进行了图像预处理和特征提取,然后将提取的特征作为BP神经... 基于BP神经网络算法,探讨了树状结构智能找形分析的方法与应用。通过建立BP神经网络模型,利用其优秀的非线性映射和学习能力,实现了对树状结构图像的形状识别和分析。对树状结构进行了图像预处理和特征提取,然后将提取的特征作为BP神经网络的输入训练网络模型以识别不同形状的树状结构。实验结果表明,所提方法在形状识别的准确性和鲁棒性上均取得了良好表现,具有较高的应用潜力和推广价值。为树状结构图像处理领域提供了一种有效的分析方法,有助于进一步提升图像识别技术在实际应用中的应用效果和智能化水平。 展开更多
关键词 bp神经网络算法 树状结构 智能找形
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基于改进BP神经网络算法的钻锪工艺参数优化 被引量：1
10
作者 李岸 庞志愿 《工具技术》 北大核心 2024年第2期110-115,共6页
针对目前工业机器人钻锪工艺参数选取主要依靠经验法的问题,提出基于改进BP神经网络算法的钻锪工艺参数优化方法。分析钻锪工艺过程并针对工艺参数和加工质量的关系进行正交实验设计和相关性分析;针对哈里斯鹰算法的不足,在猎物逃脱几... 针对目前工业机器人钻锪工艺参数选取主要依靠经验法的问题,提出基于改进BP神经网络算法的钻锪工艺参数优化方法。分析钻锪工艺过程并针对工艺参数和加工质量的关系进行正交实验设计和相关性分析;针对哈里斯鹰算法的不足,在猎物逃脱几率和猎物跳跃强度两方面对其进行改进;运用改进的哈里斯鹰算法优化BP神经网络,并基于改进的BP神经网络算法建立工艺参数优化数学模型;采用fmincon函数求解最优工艺参数并进行实验验证。分析结果表明,与由经验法确定的工艺参数相比,优化后的工艺参数在孔径精度和锪窝深度精度方面分别提高了17.9%和26.5%,满足了加工质量要求,并保证了加工效率。 展开更多
关键词 孔径精度 锪窝深度精度 工艺参数 bp神经网络算法 哈里斯鹰算法
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基于BP神经网络算法的顶管下穿地表沉降预测研究 被引量：1
11
作者 李永杰 《智能建筑与智慧城市》 2024年第4期145-147,共3页
顶管下穿是一种常见的地下工程施工方法,然而,地下工程施工过程中的地层变形对工程安全和施工质量有着重要影响。为了有效预测顶管下穿地层变形,文章基于BP神经网络算法提出了一种预测方法。通过采集和整理在顶管下穿过程中的大量监测数... 顶管下穿是一种常见的地下工程施工方法,然而,地下工程施工过程中的地层变形对工程安全和施工质量有着重要影响。为了有效预测顶管下穿地层变形,文章基于BP神经网络算法提出了一种预测方法。通过采集和整理在顶管下穿过程中的大量监测数据,并结合BP神经网络算法的训练和预测能力,建立了一个地层变形预测模型。通过实际案例验证,结果表明该方法能够高效准确地预测顶管下穿地层变形,为地下工程施工提供了可靠的参考依据。 展开更多
关键词 顶管下穿 地层变形 bp神经网络算法 预测方法
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基于BP神经网络算法的光伏发电预测研究 被引量：1
12
作者 陈鸿林 贾宪章 +4 位作者 贾宝柱 许媛媛 龙宇衡 李华健 周日翔 《中国设备工程》 2024年第3期153-155,共3页
为了提高光伏发电功率预测的精确度和稳定性,并解决传统预测模型中存在的波动性、间歇性和不确定性等问题,本文构建了基于BP神经网络算法的光伏发电预测模型,通过斯皮尔曼相关性分析明确影响光伏发电输出功率的因素,并基于BP神经网络算... 为了提高光伏发电功率预测的精确度和稳定性,并解决传统预测模型中存在的波动性、间歇性和不确定性等问题,本文构建了基于BP神经网络算法的光伏发电预测模型,通过斯皮尔曼相关性分析明确影响光伏发电输出功率的因素,并基于BP神经网络算法构建光伏发电预测模型,实现对未来光伏发电功率的短期准确预测。通过验证分析,结果表明,该模型能够更加稳定、精确地预测光伏发电输出功率。 展开更多
关键词 光伏发电功率预测 斯皮尔曼相关性分析 bp神经网络算法
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基于多模型BP神经网络算法的湿化器的湿度预测控制
13
作者 苏健 《计算机与数字工程》 2024年第5期1587-1591,共5页
高流量呼吸湿化器的湿度控制效果,是衡量湿化器品质的重要标准,由于湿化罐出气口没有使用湿度传感器实时采集数据,无法对湿化器出气口的空氧混合气体的湿度做实时监测,所以不能构建一个完整的闭环负反馈的系统,只能构建一个基于预估数... 高流量呼吸湿化器的湿度控制效果,是衡量湿化器品质的重要标准,由于湿化罐出气口没有使用湿度传感器实时采集数据,无法对湿化器出气口的空氧混合气体的湿度做实时监测,所以不能构建一个完整的闭环负反馈的系统,只能构建一个基于预估数据进行控制的开环系统。对于湿化器的湿度预测控制的问题,提出基于多模型切换的BP神经网络算法预测控制,在目标温度平衡点进行线性化,根据流量的变化选择模型。仪器测试实验表明:湿化器的湿度预测控制系统有更高的控制品质,适用于不同温度,不同流量的湿化模式。 展开更多
关键词 湿化器 湿度预测 多模型 bp神经网络算法 线性化
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BP神经网络算法的水库水电站机电设备投资估算研究
14
作者 陈菲菲 《水利技术监督》 2024年第7期190-192,221,共4页
为了解决传统投资估算方法存在的估算值与实际投资差距较大的问题,研究BP神经网络算法的水库水电站机电设备投资估算方法。确定设备投资估算的输入向量,利用这些向量计算出不同投资估算级别的隶属度。基于已知的投资估算数据建立BP神经... 为了解决传统投资估算方法存在的估算值与实际投资差距较大的问题,研究BP神经网络算法的水库水电站机电设备投资估算方法。确定设备投资估算的输入向量,利用这些向量计算出不同投资估算级别的隶属度。基于已知的投资估算数据建立BP神经网络的投资估算模型,并通过优化模型特征元素来提高投资估算的精度。实验结果表明,所研究方法能够精准地对水电站机电设备进行投资估算,提高估算精度,具有实际应用价值。 展开更多
关键词 bp神经网络算法 水电站 机电设备 投资估算研究
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BP神经网络算法在径流预测中的应用
15
作者 万巧玥 《中文科技期刊数据库（全文版）自然科学》 2024年第6期0001-0005,共5页
径流预测作为水资源管理领域的关键环节,对大坝运行、洪水管理和水政策制定具有重要意义。随着气候变化加剧和人类活动明显影响水生环境,径流可预测性的模拟面临前所未有的障碍。传统的径流预测方法依赖于统计原理或物理模型,但由于可... 径流预测作为水资源管理领域的关键环节,对大坝运行、洪水管理和水政策制定具有重要意义。随着气候变化加剧和人类活动明显影响水生环境,径流可预测性的模拟面临前所未有的障碍。传统的径流预测方法依赖于统计原理或物理模型,但由于可用数据的复杂性和非线性关系,其精度和泛化能力往往不足。近年来,人工神经网络,特别是BP神经网络算法在径流预测领域引起了广泛关注。BP神经网络算法强大的自学习能力和非线性映射能力为解决径流预测问题提供了新的视角。本文通过探讨BP神经网络算法在径流预测中的应用,了解其基本原理、技术、优势和局限性,并通过实例验证其预测能力,旨在为水资源管理提供借鉴。 展开更多
关键词 bp神经网络算法 径流预测 应用
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BP神经网络算法在煤矿电气工程自动化设备预测中应用研究
16
作者 朱栋栋 朱浩 陈赞 《中文科技期刊数据库（文摘版）工程技术》 2024年第12期192-196,共5页
针对煤矿电气工程自动化设备预测过程中传统BP神经网络存在的收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,本文提出了一种结合Adagrad优化算法的BP神经网络改进方法。该方法通过自适应调整学习率,提高了模型对稀疏数据和不同频率特征数据的处... 针对煤矿电气工程自动化设备预测过程中传统BP神经网络存在的收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,本文提出了一种结合Adagrad优化算法的BP神经网络改进方法。该方法通过自适应调整学习率,提高了模型对稀疏数据和不同频率特征数据的处理能力,使得BP神经网络能够更快收敛并有效避免局部最优。实验结果表明,BP+Adagrad算法在煤矿设备状态监测中的预测精度明显高于传统BP算法,尤其在早期迭代中收敛速度更快,最终准确率稳定在约95%,而BP算法准确率则稳定在90%左右,显示出BP+Adagrad在设备监测和故障预测中的显著优势。 展开更多
关键词 bp神经网络算法 Adagrad算法 煤矿 自动化设备
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基于BP神经网络算法的整车持续制动散热性能研究
17
作者 王科燕 马豪 +2 位作者 赵旭 井思源 胡鑫 《中文科技期刊数据库（全文版）工程技术》 2024年第6期0159-0163,共5页
根据整车转毂试验研究,整车匹配缓速器后持续制动时整车散热能力的主要影响因素为整车风扇尺寸、水流量、散热器尺寸及环境温度等。本文进行整车转毂实验测试整车散热功率,并采集相关数据。根据测试得到的试验数据,利用BP神经网络算法... 根据整车转毂试验研究,整车匹配缓速器后持续制动时整车散热能力的主要影响因素为整车风扇尺寸、水流量、散热器尺寸及环境温度等。本文进行整车转毂实验测试整车散热功率,并采集相关数据。根据测试得到的试验数据,利用BP神经网络算法编写计算程序,输入整车风扇直径、水流量、散热器面积及环境温度四个变量,输出为预测的整车的散热能力,当误差达到允许范围±10%时,进而确定训练的计算程序可用于对未进行试验的整车进行散热能力的预测,从而指导试验进行,缩短试验时间,甚至可以减少重复的试验,降低试验成本。 展开更多
关键词 缓速器 整车散热能力 bp神经网络算法 持续制动
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一种BP神经网络改进算法研究 被引量：10
18
作者 王晶晶 王剑 《软件导刊》 2015年第3期52-53,共2页
针对经典的BP神经网络算法收敛速度慢,无法跳出局部极小值点等问题,提出加入动量因子α调节连接权值的方法。实例验证表明,该方法可使连接权值变化平缓,提高了收敛速度。
关键词 人工神经网络 bp网络算法 动量因子
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BP网络算法在脉冲涡流缺陷检测中的应用 被引量：3
19
作者 范昭君 《自动化与仪器仪表》 2019年第9期214-217,共4页
脉冲涡流法是五大常规无损检测技术之一,在脉冲涡流检测中采用BP网络算法,旨在减轻提离效应的影响。在matlab中搭建实验平台,通过数据分析,记录不同大小缺陷的检测数据,提取相关特征量,利用BP神经网络分析这些特征量与不同缺陷、不同提... 脉冲涡流法是五大常规无损检测技术之一,在脉冲涡流检测中采用BP网络算法,旨在减轻提离效应的影响。在matlab中搭建实验平台,通过数据分析,记录不同大小缺陷的检测数据,提取相关特征量,利用BP神经网络分析这些特征量与不同缺陷、不同提离之间的关系。最后通过一组缺陷测试,证实了此方案的可行性。 展开更多
关键词 脉冲涡流 无损检测 提离效应 bp网络算法
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基于GA优化BP神经网络算法的10kV主动配电网优化调度研究
20
作者 杨光 邵斌 《电气技术与经济》 2024年第8期43-45,共3页
由于主动配电网负荷和实际出力具有波动性,导致主动配电网运行成本控制难度较大,为此,提出基于GA优化BP神经网络算法的10kV主动配电网优化调度研究。在考虑柔性负荷需求的因素以及实际输出波动性的基础上,记住波动系数来描述发电机和柔... 由于主动配电网负荷和实际出力具有波动性,导致主动配电网运行成本控制难度较大,为此,提出基于GA优化BP神经网络算法的10kV主动配电网优化调度研究。在考虑柔性负荷需求的因素以及实际输出波动性的基础上,记住波动系数来描述发电机和柔性负荷的实际输出与计划输出之间的偏差,将最小化运行成本作为最终的目标函数,设置遗传粒子作为BP神经网络的输入参数,适应值最高的结果作为调度方案。在测试结果中,测试周期内配电网的运行成本不仅始终表现出较高的稳定性,且具体水平始终稳定在0.6万元以下。 展开更多
关键词 GA优化bp神经网络算法 10kV主动配电网 优化调度 柔性负荷需求 输出波动性 最小化运行成本 目标函数 适应值
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