基于改进的BP神经网络估算太阳辐射的研究

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基于改进BP神经网络的价格预测模型研究

ＳｔｕｄｙｏｎｐｒｉｃｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｉｍｐｒｏｖｅｄＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ／
ＳＵＮＨｏｎｇｍｉｎ，ＷＵＪｉｎｇｔｉｎｇ，ＬＩＸｉａ０ｍｉｎｇ（Ｓｃｈｏ０ＩｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ＮｏｒｔｈｅａｓｔＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ
ｆｕｎｃｔｉｏｎ，ｉｔｃａｎｂｅａｒｂｉｔｒａｒｙｎｏｎｌｉｎｅａｒｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｆｕｎｃｔｉｏｎａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｃｏｍｐｌｅｘｆａｃｔｏｒｓｏｆａｎｉｍａｌｐｒｏｄｕｃｔｓｐｒｉｃｅｃｈａｎｇｅｓ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｕｓｅｓＭＡＴＬＡＢｔｏｒｅａｌｉｚｅａｌｌｋｉｎｄｓｏｆｄｅｓｉｇｎａｎｄｔｒａｉｎｉｎｇｏｆＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ，ｕｓｉｎｇｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄｎｅｕｒａｌｎｅｗｏｒｔｋａｌｇｏｒｉｔｈｍｂｙｉｎｔｒｏｄｕｃｉｎｇｔｈｅｍ０ｍｅｎｔｕｍｉｎｔｈｅｗｅｉｇｈｔｓｏｆｉｔｅｍｓ．ｔｈｅｔｒａｎｓｆｅｒｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｉｎｐｕｔｌａｙｅｒｔｏｈｉｄｄｅｎｌａｙｅｒｕｓｅｓｔｈｅＳ

光伏发电系统功率预测方法研究综述

光伏发电系统功率预测方法研究综述摘要：目前，光伏发电功率预测可分为依据历史数据建立的物理统计模型和运用智能算法建立的学习模型。

物理统计模型较多采用依据天气预报数据计算预期功率输出，此外还有多尺度软测量、多时间尺度测量等。

而学习模型有利用遗传算法优化BP神经网络、Elman神经网络、长短时记忆神经网络、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机等。

但是这些模型受到自身参数少、预测时间长等影响，直接导致预测误差增大。

本文主要分析光伏发电系统功率预测方法研究综述。

关键词：光伏发电；功率预测引言太阳能是一种清洁的可再生能源，光伏发电是太阳能利用的主要方式之一。

光伏发电能够减轻化石能源使用过程中产生的空气、水污染等环境问题。

自20世纪80年代起，光伏发电量占不同国家总发电量的比例持续提升，世界主要发达国家均研究光伏发电技术，以提升光伏发电能力。

光伏发电系统受太阳辐射强度与气象条件影响较大，导致系统发电功率存在较高随机性、波动性以及间歇性，这些均对电网稳定运行产生不利影响，因此预测光伏发电功率有重大意义。

1、光伏电站功率监测技术为了提高光伏电站的运行可靠性，减少光伏发电功率波动对电网带来的危害，目前主流的做法是采用由静止同步补偿器和储能系统构成的新型功率补偿器，即当光伏电站发电功率波动引起的电压跌落超过相应极限时，就及时采用该新型功率补偿器向电网提供无功功率。

另一种做法，则是借助短期功率预测算法，提前预判光伏电池板阵列的发电出力，再结合采用功率补偿装置，及时调整光伏电站的工作状态，以降低光伏电站功率波动对电网的危害性。

而以上预防和无功补偿措施的采取，都是基于功率监测结果开展的。

目前在光伏电站，有关功率监测方法和技术实现的研究，通常是与功率补偿策略、短期功率预测算法研究综合在一起进行的。

随着光伏发电项目的不断增多，部分地区在条件适宜的屋顶上也在积极推行小型光伏电站的建设。

如此，这部分屋顶拥有者既是电能的消费者，同时也成为电能的生产者。

基于EEMD和BP神经网络的短期光伏功率预测模型

基于EEMD和BP神经网络的短期光伏功率预测模型
于群;朴在林;胡博
【期刊名称】《电网与清洁能源》
【年(卷),期】2016(032)007
【摘要】为了实现对并网型光伏电站调度,提出了一种基于集合经验模态能分解(EEMD)与BP神经网络的短期光伏出力的组合预测模型.利用集合经验模态分解将光伏出力序列分解,得到本征模函数分量IMF和剩余分量Res,降低序列的非平稳性.采用游程检验法优化因IMF分量数量多造成的建模过程复杂的问题,针对优化后的分量分别建立相应的BP神经网络预测模型.利用该方法对额定容量为40 kW的光伏系统进行预测,并与EMD-BP神经网络和传统的BP神经网络模型进行比较分析.结果表明,所提出的方法有效地提高了预测精度.
【总页数】6页(P132-137)
【作者】于群;朴在林;胡博
【作者单位】沈阳农业大学信息与电气工程学院,辽宁沈阳 110866;沈阳农业大学信息与电气工程学院,辽宁沈阳 110866;沈阳农业大学信息与电气工程学院,辽宁沈阳 110866
【正文语种】中文
【中图分类】TM615
【相关文献】
1.基于EEMD-HS-SVM的短期风功率组合预测模型 [J], 姬广龙;袁越;黄俊辉;关志坚;吴涵;杨苏
2.基于Kalman滤波和BP神经网络的光伏超短期功率预测模型 [J], 王雨;苏适;严玉廷
3.基于改进EEMD-SE-ARMA的超短期风功率组合预测模型 [J], 田波;朴在林;郭丹;王慧
4.基于改进BP神经网络的光伏发电系统输出功率短期预测模型 [J], 丁明;王磊;毕锐
5.基于CEEMDAN和改进时间卷积网络的短期风电功率预测模型 [J], 赵凌云;刘友波;沈晓东;刘代勇;吕霜
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基于BP神经网络算法的光伏发电预测研究

神经网络算法的光伏发电预测研究式中，P V为光伏电源的输出功率；源额定功率；G C为工作点的辐射强度；温度，其值与环境温度近似；k为功率温度系数。

由此式中，di为Xi和Yi之间的等级差。

气温、相对湿度、全球水平辐射(W/m2)、风向、降水的逐小时数据；Y2.2 光伏发电输出功率预测模型建立（1）构建神经网络架构。

具有s型隐神经元和线性输出神经元的两层前馈网络，在数据一致和隐层神经元足够多的情况下，可以很好地拟合多维映射问题。

本文利用MATLAB中的神经网络拟合模块，建立具有图2 双层前馈神经网络输入-输出关系（2）结果分析。

经过MATLAB模拟贝叶斯算法训练出来的模型，多次调整分析后，每迭代一次神经网络参数都会经过调整，经过多次迭代后，均方误差(MSE)随之降低，但是随着网络开始过度拟合训练后，验证的数据集将会增加，均方误差也会增加，matlab中均方误式中，SSE表示和方差；n表示样本个数；真实数据；表示拟合的数据；w i＞0。

图3为神经网络的训练性能，由图可知，经过轮的训练迭代之后，最佳的训练性能是第0.15283，并且整体的训练结果和测试结果的变化曲线相对贴合，说明训练出来的神经网络模型图3 神经网络训练性能结语本研究通过选用斯皮尔曼相关性分析识别出影响光伏发电输出功率的关键因素，并采用贝叶斯正则化算法优化神经网络，构建了对光伏发电输出功率的准确预测模型。

该模型建基于大量实践数据，能够捕获复杂的非线性关系，实现更高的准确性和稳定性。

核心优势在于提升了光伏发电输出功率预测的精度。

通过重要影响因素选择和优化算法，模型达到了较高的解释力和精度。

本研究进一步提高了光伏发电输出功率预测模型的准确率。

本模型所采用的自变量在实际中较难获取，未来研究应与实践紧密结合，构建精度更高、覆盖更广、实用价值更大的光伏发电输出功率预测模型，为我国光伏发电事业发展提供有力支撑。

参考文献：图1 2015年全年光伏发电数据集表1 光伏发电阵列参数名称参数数组评级10.5kW面板评级175W面板数量2×30面阵列区2×38.37m2逆变器尺寸2×6kW逆变器类型SMA SMC 6000A 追踪器类型DEGEnergie 5000NT。

基于改进粒子群算法的BP神经网络模型研究

算法上下波动幅度较大，多次出现水平不变．改进
第ｌ期
姚尔果，：于改进粒子群算法的Ｂ等基Ｐ神经网络模型研究
１９０
的ＤＳＰＯ算法不易陷入局部最优，以进行全局寻可
优，找全局最优点．寻
平缓，拟合性较好．真结果证明了经改进的粒子仿
（）根据（）（）５，６５３，４，（）（）式不断的更新
粒子位置和速度．
［］徐晋．２一种前馈神经网络综合快速学习算法［］内蒙古工Ｊ．
业大学学报，０３，２（：３２０２３）２２—２６３．
（）粒子适应度函数值满足预设精度或迭代６
粒子ｉ在搜索位置上进化的程度，表示了粒子的目
其中
…
（）为第粒子在第ｔ迭代时对应的ｆ）个次
函数值ｉｔ）＝厂（）啦（）（）（ｔ，ｔ，（））ｔ，．（）为最优粒子在第）次迭代时对应的函数值（）＝ｍｉ（ｔ）ｔ）ｎｘ（）．ｆ
持值为０时，已经找到了最优值或者算法停滞．粒子改进的惯性权重按照下式变化：
（￡＋１＝Ｃ × （）ａｔ＋１ＣＥ（，）（））ｔ／（），Ｏ１６
由图３和图４可以看出，ＰＯ算法具有更快的收ＤＳ敛性，曲线基本趋于单调下降状态，其而标准ＰＯＳ
和较好的拟合性能．
参考文献：

基于BP 神经网络的新能源光伏发电功率预测方法研究

摘
要
论文题目：基于 BP 神经网络的新能源光伏发电功率预测方法研究学生姓名：李启帆指导教师：刘俊
摘
要
随着全球能源需求的快速增长，太阳能光伏发电得到了越来越多的应用。然而，太阳能光伏发电受很多随机因素的影响，这使得光伏系统输出功率具有不确定性的特点。光伏系统输出功率的精确预测对电力系统的建设规划、调度管理和运行控制有着重要的意义。本文首先引入统计学中的相关性分析理论，对主要气象因素与光伏系统输出功率的相关程度做了分析，进而选出与光伏出力相关程度大的气象因素作为预测模型输入的气象参数。然后针对传统 BP 神经网络学习算法收敛速度慢和易陷入局部极小点的问题，设计了改进学习算法的 BP 神经网络光伏系统输出功率预测模型。该模型可以根据预测日和训练样本的具体情况确定神经网络的最优结构，在保证神经网络良好学习性能的同时增强其泛化能力。最后本文采用 Matlab 软件编写了基于 BP 神经网络光伏系统输出功率的预测程序，并利用四种不同天气类型的算例对预测模型进行了测试。计算结果表明，模型在晴天的预测结果最佳，在阴天的预测结果相对较差。本文还对比了三种最佳相似日选取方法在四种不同天气类型下的预测结果。对比结果表明，本文所采用的基于聚类分析选取最佳相似日的方法在多云、阴天和雨天的预测中相比其他两种方法的预测误差有所降低，显示了本文设计的光伏系统输出功率预测模型的优越性。
ABSTRACT
As the increasing demand for global energy, photovoltaic power generation has been widely applied. The output power of photovoltaic power generation systems is influenced by many random factors, which make the output power uncertain and intermittent. Therefore, accurate power forecasting of the photovoltaic power generation systems is of great significance for the construction planning, dispatching management and operation control of the power system. Using the theory of correlation in statistics, the thesis analyzes the correlation between main meteorological factors and the output power of a photovoltaic power generation system. The meteorological factors which have strong correlation with the output power are chosen as the meteorological variables of the input of the forecasting model. Since BP neural network with conventional learning methods has some inherent defects on convergence rate and avoidance of the local minimum, the thesis constructs a photovoltaic power forecasting model based on BP neural network with an improved learning method. And the proposed BP neural network can optimize its structure according to the objective day and the training set in order to obtain a strong learning ability and a good predictive performance. Based on BP neural network, the thesis establishes the power forecasting model on Matlab for the photovoltaic power generation systems and tests the model with four examples of different types of weather. The results show that the predictive performance on sunny days is the best with the mean absolute percentage error (MAPE) equaling 5.36% and that the predictive performance on overcast days is the worst with the MAPE equaling 40.11%. The thesis also compares the predictive performances of three different approaches for choosing the best similar day. The result shows that the predictive performances with cluster analysis which is applied in the thesis are better than those of the other two methods on cloudy, overcast and rainy days. The results indicate the validity and superiority of the proposed power forecasting model in the thesis.

一种改进的BP神经网络在故障诊断中的应用研究

Ｋｅｙｗｏｒ：Ａｒｉｃｉｌｎｕａｅｗｏｋ；ＢＰｎｕａｅｗｏｋｄｓｔｆａｅｒｌｎｔｒｉｅｒｌｎｔｒｓ：Ｆａｌａｏｉｕｔｄｉｇｓｓｎ
人工神经网络… （ＮＡＮ，ＡｔｃｌＮｕａＮｔｒｆｉｅｒｅｉａｉｌ — ｗｒｓｏｋ）是属于人工智能（ｒｆｉｔｌｅｃ）范畴ＡｉｃＩｅｉｎｅｔｉａｎｌｇｌ
Ａｂｔａｔｒｆｉｅｒｅｏｋ（Ｎ，ａｏｕｉｇｍｄｌｏｓｓｉｇｈｓ－ｏｌｅｒａｐｎｂｉ，ｈｓｉｅａｐｉｓｃ：ＡｔｃａｎｕａｎｔｒＡＮ）ｓａｍｐｔｏｅｐｓｓｉｎｎｉａｐｉｇቤተ መጻሕፍቲ ባይዱｉｔｒｉｌｉｌｗｃｎｅｎｈｎｍｌｙａｗｄｌａｐ —
ｃｔｎｆｔｒｎｅｇｎｅｉｇｔｎｅｎｔｒｄｆｅｔｅｓｍｐｅＳｍａｈｍａｉａｄｌｎｙｂａｓｏｔｄｉｇｔｅｓｍｐｅｄｔａｅａｉｕｕｅｉｎｉｅｒｎ．Ｉｅｄ ’ ｐｅｅｎｈａｌ’ ｏｉｔｅｔｌｍｏｅ，ｏｌｙｍｅｎｆｕｙｎａｌａａｉｃｎｂｃｓｈｔｕｅｏａｌｄａｎｓｓＣｍｂｎｄｗｉｏｒｃｉａｐｏｌｍｓｉａｌｄａｎｓｓｏｏｕｅｎｅｒｔｄｓｒｉｅｔｅｍｅｏｓｏｏｓｄｆｒｆｕｔｉｇｏｉ．ｏｉｅｔｓｍｅｐａｔｌｒｂｅｎｆｕｔｉｇｏｉｆｍｐｔｒｉｔｇａｅｅｖｃ，ｈｔｄｆｗｈｃｃｈｈｔｓｈｍｐｏｅＰＮＮｉａｌｄａｏｉｎｈｒｂｅｉｈｓｏｌｅｐｉｔｎｉｎｔｅｅｄｓｕｓｄｈｅｕｔｉｄｃｔｓｏｕｅｔｅｉｒｖｄＢ — ｎｆｕｔｉｇｓｓａｄｔｅｐｏｌｍｓｗｈｃｈｕｄｂａｄａｔｔｏｗｒｉｃｓｅ．Ｔｅｒｓｌｎｉａｅｎｅｏｔａｈｓｍｅｏｓｆａｉｌ．ｈｔｔｉｔｄｉｅｓｂｅｈ

基于改进的BP神经网络的入侵检测研究

随着网络规模几何级的增长，网络入侵手段也
日趋多样、复杂化，传统的静态防入侵技术一防火墙已经无法满足新形式下网络安全的要求，入侵检测系统（ｎｕｉｎＤｅｃｏｙｔｍ，简称Ｉ）由ＩｔｓｏｔｔｎＳｓｒｅｉｅＤＳ
传统的对于入侵检测系统的研究，主要有基于规则和基于专家知识库的方法【，但是这些方法过２】于依赖规则库和专家知识库，造成了自身的适应性不强的缺陷。神经网络通过模拟人类大脑的思维方法来处理信息，具有自组织、自学习、自适应的特点，这使得如何将神经网络运用到入侵检测技术成
ＫｅｒｓＢＰｎｕａｎｔｏｋｉｔｓｏｅｅｔｌｃｌｎｍｕ；ａｉｎｅｃｎｙｗｏｄ：；ｅｒｌｅｗｒ；ｎｒｉｎｄｔｃ；ｏａｉｍｇｄｅｔｓｅｔＪｕ第４期２１０１年７月
Ｖ１２Ｎｏ４ｏ．．３Ｊｌ２１ｕｙ０１
井冈山大学学报（自然科学版）ＪｕｎｌｆｉｇａｇｈｎＵｎｖｒｔＮｔｒｌｃｎｅｏｒａｎｇｎｓａｉｅｓｙ（ａｕａＳｉｃ）ｏＪｉｅ
文章编号：１７－０５２１）４０６－５６４８８（００－０６０１
ＲＥＳＥＡＲＣＨｏＮＮＴＲＵＳｏＮＩＩＤＥＴＥＣＴＩｏＮＢＡＳＥＤｏＮＭＰＩＲｏＶＥＤＢＰ
ＮＥＵＲＡＬＥＴＷＯＲＫ
ＷＡＮＧＢ０，ＬＵＯＣｈＯａ

基于神经网络的光伏发电预测技术研究

基于神经网络的光伏发电预测技术研究近年来，随着清洁能源的发展，光伏发电已成为一种越来越受欢迎的能源选择。

与传统的化石能源相比，光伏发电具有无污染、无噪音、自动化程度高等诸多优点，因此备受人们的青睐。

然而，由于受天气等因素的影响，光伏发电的输出电量存在很大的波动性，如何准确地预测光伏发电的输出电量，便成为了光伏发电领域需要解决的重要问题。

传统的光伏发电预测方法主要依赖于经验公式和物理模型，但由于光伏发电系统本身比较复杂，其受影响因素众多，这种方法往往难以精确地预测输出电量。

因此，近年来，越来越多的学者开始采用神经网络技术来解决这一问题。

神经网络是一种模拟人脑神经元之间联结的计算模型，通过学习复杂的输入输出关系，可以实现非线性的函数逼近。

在光伏发电领域中，神经网络技术可以通过学习历史数据，来建立一个模型，预测未来的光伏发电输出电量。

具体而言，神经网络预测方法一般包括以下几个步骤：首先，需要收集历史的光伏发电数据，包括日期、时间、天气、光照强度、温度等诸多因素。

其次，需要对这些数据进行预处理，包括去除异常值、数据归一化等操作。

接着，根据统计学和时间序列分析的方法，对光伏发电数据进行描述性统计和时序分析。

最后，选择适当的神经网络结构和算法，采用训练数据对模型进行训练，得到预测模型。

在实际应用中，预测模型可以通过实时的光伏发电数据进行更新和修正，以提高预测的准确度。

神经网络技术具有很强的自适应性和非线性函数逼近能力，因此可以很好地适应光伏发电系统的复杂性和不确定性。

同时，与传统的基于经验公式和物理模型的方法相比，神经网络技术不需要对光伏发电系统进行复杂的建模，也不需要极其繁琐的参数调整，使得预测操作更加简单和高效。

然而，神经网络技术也存在着一定的局限性和挑战。

首先，神经网络预测模型需要消耗大量的计算资源和训练数据，要想得到更好的预测结果需要进行复杂的训练操作。

其次，神经网络模型具有一定的黑盒性，即对于一些预测结果不能够直接给出准确的解释，这在一定程度上增加了预测结果的不可信度。

基于改进遗传算法的BP神经网络控制器

ｌ２遗传算法遗传算法（（ｊＡ）是模仿自然界隹物进化机制发展起来的随机全局搜索优化方法，它把搜索空间（解空间）中的所有可能解按照一‘ 定的方式编码成染色体串。按照适应度函数计算出的适应度大小选择优质个体，经
码方法、交叉算ｆ、变异算Ｆ对綦本遗传算法进行改进。
２．１．１编码
控制问题方面有其独到之处，非常适合复杂的非线性问题的建模和求解。实际应用中，绝人部分的神经网络模型都是采用ＢＰ神经网络及其变化形式，ＢＰ网络是目前研究最多
的神经网络形式之－Ｉ引，利『ｆ｛该Ｍ络可以实现函数逼近、模式识别、分类和数据压缩等功能。但ＢＰ神经网络的学习算法是基ｆ梯度下降的，故其容易陷入局部极小值，同时存在收敛速度慢及网络参数和训练参
第ｌ５卷第１期２０１３年３月
漳州职业技术学院学报
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＺｈａｎｇｚｈｏｕＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
Ｖ０１．１５ＮＯ．１Ｍａｒ．２９ｌ３
基于改进遗传算法的ＢＰ神经网络控制器
张贤慧
（漳州职业技术学院机械与自动化工程系，福建漳州３６３０００）摘要：ＢＰ神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，其与遗传算法的结合可以得到一种拥有良好的全
局优化搜索和局部时频特性的学习训练途径。针对ＢＰ网络的不足，提出了一种基于改进遗传算法的ＢＰ神经网络控制器，

光伏发电功率预测方法研究

文章编号:1007-757X(2019)11-0113-02光伏发电功率预测方法研究侯涛(青海省化工设计研究院有限公司，西宁810000)摘要：分析了影响光伏发电的主要因子，建立了基于BP神经网络的功率预测模型，并对模型进行了测试。

利用相似<的历史输出功率值、最高温度、最低温度及预测<的最高温度、最低温度对输出功率进行直接预测。

结果表明，该预测模型具有比较高的精度，可应用到实际生活中$关键词：功率预测；BP神经网络；相似<选择中图分类号：文献标志码：Research on Statistical Methods of Prediction for Photovoltaic Power GenerationHOU Tao(Qinghai Chemical Design Research Institute Co.Ltd.,Xi'ning810000)Abstract:The article analyzed the main factors of influencing on the output power,and established the model of generation forecasNingbasedonBPneuralneNwork!fina l y!previousdaNawereusedNoNesNNhismodel.ByusinghisNoricalouNpuNpower value!NhehighesNNemperaNureandNhelowesNNemperaNureofNhesimilarday!NemperaNureofNhepredicNedday!andNhenNhe ouNpuNpowerofgeneraingsNaNioncanbepredicNeddirecNly.TheresulsshowNhaNNhemodelhashighprecision!iNcanusedin reallife.Key words:Power prediction；BP neural network；Principle of similar day相比较于国外，我国的光伏产业启动较晚，远落后于国外发达国家。

基于数值天气预报NWP修正的BP神经网络风电功率短期预测研究

基于数值天气预报NWP修正的BP神经网络风电功率短期预测研究基于数值天气预报NWP修正的BP神经网络风电功率短期预测研究随着全球清洁能源的发展和应用，风电作为可再生能源的一种重要形式，正在迅速发展。

然而，由于风力发电的不确定性和波动性，其短期预测仍然是一个具有挑战性的问题。

为了提高风电功率的预测精度，本研究使用基于数值天气预报（NWP）的修正BP神经网络进行风电功率的短期预测研究。

首先，我们需要了解数值天气预报（NWP）的基本原理。

NWP是通过数学和物理模型对大气进行数值模拟，以预测未来一段时间内的天气情况。

NWP模型可以提供关于风速、风向、气温、湿度等气象要素的预测，这些要素对风电功率的预测具有重要意义。

然而，由于NWP模型的不精确性和不确定性，单独使用NWP预测风电功率可能会导致预测误差。

为了解决这个问题，本研究引入了BP神经网络进行修正。

BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，具有强大的非线性拟合能力和适应性。

通过训练BP神经网络模型，我们可以将NWP预测的风速、风向等气象要素与实际风电功率进行关联，以提高短期风电功率的预测精度。

在本研究中，我们收集了一定时间范围内的风电功率数据和相应的NWP预测结果。

首先，我们对NWP数据进行预处理，包括数据清洗和特征提取。

然后，我们将NWP数据和实际功率数据分别作为输入和输出，建立BP神经网络模型。

通过对模型进行训练和优化，我们可以得到一个能够准确预测风电功率的模型。

为了评估模型的性能，我们使用了均方根误差（RMSE）和相关系数（Correlation Coefficient）作为评价指标。

实验结果表明，通过使用基于NWP修正的BP神经网络模型，可以显著提高风电功率的短期预测精度。

与传统的NWP模型相比，修正后的模型能够更准确地预测未来一段时间内的风电功率。

总之，本研究通过引入基于数值天气预报修正的BP神经网络模型，对风电功率进行短期预测研究。

结果显示，修正后的模型能够提高预测精度，为风电发电的运营和调度提供了更准确的依据。

基于BP神经网络的建筑工程造价估算研究

基于BP神经网络的建筑工程造价估算研究
肖崇其
【期刊名称】《砖瓦》
【年(卷),期】2024()1
【摘要】研究了BP神经网络在建筑成本估算中的应用,分析了建筑成本的影响因素,选取6个因素作为估算模型的参数,建立了一个BP神经网络估算模型,并通过10个样本进行了训练。

结果表明,估计模型迭代85次后,网络误差达到设定的最小值,训练是收敛的;与径向基函数(RBF)相比,该模型的估计精度更高,平均误差为5.54%,表明成本估计具有良好的可靠性。

研究成果可为建筑行业的投资决策提供可靠的依据,也丰富了BP神经网络在成本估算中的应用。

【总页数】4页(P135-138)
【作者】肖崇其
【作者单位】中交第三航务工程局有限公司南京分公司
【正文语种】中文
【中图分类】TU723.3
【相关文献】
1.基于BP神经网络的民用建筑工程造价估算方法研究
2.工程造价估算模型研究与基于层次分析法的BP神经网络模型应用
3.基于BP神经网络的建筑工程造价快速估算方法
4.基于BP神经网络的城市轨道交通工程造价估算研究
5.基于BP神经网络和模糊均值聚类融合算法的隧道工程造价建模与估算研究
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于改进BP神经网络的软件质量预测模型研究

Ｐ３Ｃ
０３５．５０３２．２０３７－１Ｏ３１．４０３５．４
Ｐ４Ｃ
Ｏ７４．６３０７２．０６０６８．４６Ｏ６９．６４０６７．５２
Ｐ５Ｃ
ＯＯ３．６５一．２８Ｏ１２ — ．５００１６．．３９Ｏ１５．．２７Ｏ１４
ＢＰ算法引入的隐层及隐层节点可使ＢＰ网络具有很好的逼近
项目编号ＰＣ１
１２３４５０３０．５１０２２．９０２５．２０２０．３Ｏ２５．ｌ
Ｐ２Ｃ
０５３．５０３４．００２１．４０２３．８０２７．９
对含有１隐层的３层前向神经网络从理论上已经证明了可个以逼近任意连续函数，因此，在设计优化神经网络时应优先考虑
刻，用最为广泛的一类神经网络。Ｐ模式的性能优势主要体现包含有１隐层的３层网络。通过不断增加隐层数可进一步降低应Ｂ个在模式匹配、模式分类、模式识别与模式分析４方面。个网络误差Ｅ，使精度得以提高，但同时也增加了网络的复杂性，使得网络训练时间提高了。此外，隐层神经元数目的选择对ＢＰ网络所具有的网络映射是一个高度的非线性关系的映射。因此Ｂ神经网络性能也会产生很大的影响。Ｐ若隐层神经元数目选择过多，网络能够自己学习大量的模式映射关系，而不需要任何己知的数则可以减少网络误差Ｅ，但同时也提高了网络训练时间；若隐层学函数知识储备来进行描述输入一输出模式间的映射。将输入模神经元数目选择过少，则网络不能进行正常训练。对隐层神经元式映射到期望的输出模式，只需要用已知的模式训练网络，通过数目的选取在理论上目前还没有～个统一的标准，完全依靠研究学习，网络就具有了这种映射能力。换句话说，我们作出假如，者自身的经验来决定。在Ｂ神经网络中，增加隐层数和增加隐Ｐ对于输入层单元，其数目有Ｍ，输出层单元数目有Ｎ，那么Ｂ层神经元数目都可以减少网络误差ＥＰ。但在正常情况下，应优先网络就可以实现从Ｍ维欧氏空间到Ｎ维欧氏空间的任意映射。考虑隐层中神经元数目的增加。

基于神经网络的太阳辐照度预测方法研究

第 31 卷第 1 期 2013 年 2 月
青海大学学报 ( 自然科学版 ) Jo ur n al o fQ i n ghai U ni ve rs i ty ( N atur alSci e nce Ed i ti o n)
Vol .31 N o .1 F eb .2013
Байду номын сангаас
基于神经网络的太阳辐照度预测方法研究司杨，张海峰
810016)
( 青海大学水利电力学院，青海西宁
摘要 : 以天数 � 时间 � 天气情况� 温度作为输入数据，太阳辐照度作为输出数据，提出采用人工神经网络建立太阳辐照度预测模型，并通过这一模型进行太阳辐照度预测 �通过在青海大学内进行的实验建立适用于西宁地区的太阳辐照度神经网络模型� 并根据这一模型对 2012 年 5 月 12 日太阳辐照度情况进行了预测� 结果表明，对于预测天气和预测温度与实际情况接近时，平均误差为 10% 左右� 关键词: 神经网络 ; 预测模型 ; 太阳辐照度中图分类号: TM 615 文献标志码: A 文章编号 : 1006 - 8996( 2013) 01 - 0014 - 05
收稿日期 : 2012 - 10 - 18 基金项目 : 青海大学中青年科研基金项目 ( 2012 - Q G T - 01) 作者简介 : 司杨 ( 1982� ) ，男，四川绵阳人，讲师，硕士 �
第1期
司
杨等: 基于神经网络的太阳辐照度预测方法研究
15
于起步阶段，大多数预测都是针对一段时间内太阳辐射总量进行研究，本文将人工神经网络与理论分析相结合，以西宁地区为研究对象，对夏季太阳辐照度进行了预测 �

基于一种改进BP神经网络算法教学质量评价研究

基于一种改进BP神经网络算法的教学质量评价研究摘要：在教学管理问题的研究中，针对教学质量评价的非线性特征以及教学质量评估体系中存在的诸多非定量的因素，建立教学质量评价的bp神经网络模型。

评价模型对已有评价体系中的主观性因素进行量化，并利用神经网络的自学习，自适应及非线性逼近能力进行量化评价的计算。

对模型中用到的bp算法和代数算法分别进行了理论上的分析和训练结果的对比，为教学质量评价模型提供了可行的解决方案。

abstract： considering the nonlinear characteristics of teaching quality and the existence of many non - quantitative factors in the evaluation system，a bp neural network model of teaching quality evaluation has been built in this paper. the model can quantify the subjectivity factor in the existing evaluation system. by utilizing the properties of self-study and self-adaptation of neural network that can approximate any nonlinear continuous function，the model has calculated quantified evaluation. bp algorithm and algebraic algorithms used in the model were carried out theoretical analysis and comparison of the results of the training， which can provides a feasible solution for the teaching quality evaluation model.关键词： bp神经网络；算法；模型；教学管理key words： back propagation neural network；algorithm；model；teaching management中图分类号：g42 文献标识码：a 文章编号：1006-4311（2013）19-0238-020 引言教学质量的优劣是评价一所学校办学能否成功的一个重要的标准，因此，在整个高等学校的工作中，教学工作是全部中国的重心，教学质量的管理是学生全面质量管理体系中的重点内容。

基于BP神经网络的霍普菲尔德模型改进研究

基于BP神经网络的霍普菲尔德模型改进研究朱明晨;赵平;陈伟荣【摘要】为了分析对流层延迟的时空变化规律、提高对流层延迟的改正精度,利用BP神经网络处理非线性问题的优势,改进传统的霍普菲尔德模型得到一种新的融合模型(Hop+BP模型)。

分别对比 Hop+BP模型与传统的霍普菲尔德模型、多元线性回归模型、BP 神经网络等模型的计算结果,得到如下结论：霍普菲尔德模型存在一个明显的系统误差,精度较低；多元线性回归的预测精度有所提高,但是其本质是将数据强制拟合,缺少物理解释,难以推广使用；传统的BP神经网络的计算精度较之霍普菲尔德模型有80%的提高,但存在明显的不稳定性；Hop+BP 模型具有预测精度高、稳定性好等优点,预测中误差为1.1 cm,明显优于传统方法。

%In order to analyze the law of temporal and spatial variation of troposphere wet delay and promote the amendatory precision of troposphere delay,this paper improves the traditional Hopfield troposphere model to form a new fusion model(Hop+BP model)by the advantage of Back Propagation neural network for solving nonlinear problems.Through comparing the fusion model with traditional Hopfield troposphere model,multiple linear regression model,and Back Propagation neural network model respectively,this paper draws the following conclusion:Hopflied troposphere model has a clear systematic error with a lowerprecision;multiple linear regression model has a higher precision,but with the nature of mandatory fitting, which lack of physical interpretation thus being difficult for popularization and application;the computational precision of Back Propagation neural network model is 80%,which is higherthan Hopfield troposphere model,but has obvious instability;the fusion model embraces the advantages of high precision and stability,and with a deviation of 1.1 centimeter,which is evidently better than traditional methods.【期刊名称】《测绘工程》【年(卷),期】2016(025)009【总页数】6页(P26-30,34)【关键词】霍普菲尔德模型;BP神经网络;多元线性回归;精度分析【作者】朱明晨;赵平;陈伟荣【作者单位】铜陵学院建筑工程学院，安徽铜陵 244061;铜陵学院建筑工程学院，安徽铜陵 244061;东南大学交通学院，江苏南京 210096【正文语种】中文【中图分类】P228随着各国卫星大地测量技术的快速发展，GNSS导航定位系统应用的广度和深度都在不断扩展和加深，与此同时对该系统的精度要求也在不断提高，精确计算对流层延迟不仅可以大幅度提高GNSS导航和定位的精度，还可以转换求得大气中的水汽含量进而反演大气可降水量，同时还可以校正InSAR图像以提高遥感图像的质量。

基于Kalman滤波和BP神经网络的光伏超短期功率预测模型

基于Kalman滤波和BP神经网络的光伏超短期功率预测模型王雨;苏适;严玉廷【期刊名称】《电气技术》【年(卷),期】2014(000)001【摘要】随着光伏电站规模不断扩大,提高光伏发电功率预测精度,将对电网的稳定运行有很大帮助.然而,光伏发电最重要的影响因子辐照度受云量影响很大,随机性很强,特别当多云的时候,变化更是很快速、剧烈,这给光伏超短期功率预测带来困难.为此,本文提出一种基于Kalman滤波和反传播(back propagation,BP)神经网络的光伏超短期功率预测模型,采用地外辐射和Kalman滤波估计辐照度,温度和湿度预测值则通过持续预测法获得,再将这三者作为神经网络的输入来预测未来15min的光伏发电功率.最后,采用连续三日的实际数据验证了本文提出模型的可行性.【总页数】5页(P42-46)【作者】王雨;苏适;严玉廷【作者单位】云南电网公司研究生工作站,昆明 650217;云南电力试验研究院(集团)有限公司电力研究院,昆明 650217;云南电力试验研究院(集团)有限公司电力研究院,昆明 650217【正文语种】中文【相关文献】1.基于BP神经网络的光伏发电功率预测模型研究 [J], 李星;晁勤;任娟;李义岩2.基于EEMD和BP神经网络的短期光伏功率预测模型 [J], 于群;朴在林;胡博3.基于改进BP神经网络的光伏发电系统输出功率短期预测模型 [J], 丁明;王磊;毕锐4.基于相似日和动量法优化BP神经网络的光伏短期功率预测研究 [J], 张慧娥;刘大贵;朱婷婷;刘光辉;胡衡;肖长江5.基于相似日和动量法优化BP神经网络的光伏短期功率预测研究 [J], 张慧娥;刘大贵;朱婷婷;刘光辉;胡衡;肖长江因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于改进神经网络的信息安全风险评估模型与指标体系构建研究

基于改进神经网络的信息安全风险评估模型与指标体系构建研
究
高语;单芳芳
【期刊名称】《佳木斯大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2024(42)2
【摘要】研究对传统的神经网络进行了改进,建立了信息安全风险评估模型。

在结合现有融合神经网络后,构建了风险评估预测模型。

实验结果显示,种群规模大于60且最大迭代次数超过30时,算法准确性不再显著提升,相较传统方法更高效。

仿真实验表明,改进算法的预测误差小于1%,验证了其有效性。

改进算法的精确度超过90%,明显优于其他算法,证明其适用性和稳定性。

【总页数】4页(P28-31)
【作者】高语;单芳芳
【作者单位】中原工学院计算机学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP309
【相关文献】
1.基于改进证据理论的信息安全风险评估模型
2.基于模糊神经网络的信息安全风险评估模型
3.基于改进小波神经网络的信息安全风险评估
4.基于改进贝叶斯模型的信息安全风险评估
5.基于PCA和改进BP神经网络的信息安全评估模型构建
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基于改进贝叶斯正则化BP神经网络模型的网络安全态势预测方法研究

入局部极值，导致权值收敛到局部极小点，从而导致网络训练原始数据，筛选出有关的数据并加以关联融合，分析出网络服
失败。
本文在吸收以上两种预测算法优点，结合网络安全态势值服务的网络服务安全指数。具有非线性时间序列的特点，利用神经网络处理非线性数据的
进行教据分析，验证了该预测方法可以减小了训练误差和预测误差，提高了对网络安全态势预测精度，证明了该方法的可行性。
关键词：贝叶斯正则化；ＢＰ神经网络；网络安全态势；态势预测
Ｔｈｅｅｌｅｃｔｒｉｃｐｏｗｅｒｎｅｔｗｏｒｋｓｅｃｕｒｉｔｙｓｉｔｕａｔｉｏｎｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｂｏｕｔ
型的网络安全态势预测方法，最后进行了实验仿真，说明了该预测方法的有效性和科学性。
第二，根据第一步的服务信息，然后计算网络中活动主机
第三，收集网络运行时主机系统的，提出一种基于贝叶斯的ＢＰ神经网络模系统中每项服务的权重，从而获得网络系统安全指数。
时代而生。
近年来，网络安全问题愈发凸显，分析及预测网络安网络中主机系统和网络设备产生的日志、告警等数据，利用自下而上安全态势，对于网络安全具有重要意义。文献提出了基于贝叶网络安全态势值量化策略，对网络态势指标进行量化。在实斯网络的网络安全态势评估方法研究，但该方法对事物的推断验环境下，提取网络运行时的多种设备的性能参数，从而更真必须且只须根据后验分布，而不能再涉及样本分布。文献使用实反映网络的安全态势状况。建模过程如下：ＢＰ神经网络对网络安全态势进行评估，该方法会可能使训练陷

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（ＭｅｃｈａｎｉｃａｌａｎｄＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＣｏｌｌｅｇｅ，ＨｅｎａｎＡｇｒｉｃｕｈｕｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ４５０００２，Ｃｈｉｎａ）
ｅｌａｎｄｔｈｅａｃｔｕａｌｓｉｔｕａｔｉｏｎ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｏｌａｒｒａｄｉａｔｉｏｎ；ｓｕｎｓｈｉｎｅｄｕｒａｔｉｏｎ；ＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ
０．４９９ห้องสมุดไป่ตู้ ＭＪ・ｍ～ａｎｄ３．９０％ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．ｗｈｉｃｈｍｅａｎｓｇｏｏｄａｇｒｅｅｍｅｎｔｗａｓｒｅａｃｈｅｄｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｍｏｄ－
１２月
文章编号：１０００— ２３４０（２０１３）０６— ０７３２— ０５
基于改进的ＢＰ神经网络估算太阳辐射的研究
赵昕宇，余泳昌
（河南农业大学机电工程学院，河南郑州４５０００２）
摘要：依据鸟鲁木齐市气象站多年来的气象数据，利用改进ＢＰ神经网络建立太阳辐射日总量与日照时数的关系模型，并与一些常用函数的曲线拟合结果进行分析比较，以建立有效的基于日照时数的太阳辐射估算模型．利用改进的ＢＰ神经网络模型估算日辐射总量，其绝对误差和相对误差分别为０．４９９ＭＪ－Ｉｎ和３．９０％，估算结果与
第４７卷第６期
２０１３钲
河南农业大学学报
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｅｎａｎＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ
Ｖｏ１．４７ＮＯ．６Ｄｅｌ２．２Ｏｌ３
实测值吻合良好．
关键词：太阳辐射；日照时数；ＢＰ神经网络中图分类号：ＴＫ５１３文献标志码：Ａ
ＳｏｌａｒｒａｄｉａｔｉｏｎｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｉｍｐｒｏｖｅｄＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｓｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｄａｉｌｙｓｏｌａｒｒａｄｉａｔｉｏｎｓａｎｄｔｈｅｄａｉｌｙｓｕｎｓｈｉｎｅｄｕｒａｔｉｏｎｓｗｅｒｅｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｂｙｕｓｉｎｇｉｍｐｒｏｖｅｄＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｄａｔａｏｆｍａｎｙｙｅａｒｓｆｒｏｍｔｈｅＵｒｕｍｑｉｗｅａｔｈｅｒｓｔａｔｉｏｎ．Ｓｏｍｅｏｔｈｅｒｃｏｍｍｏｎｆｕｎｃｔｉｏｎｓｗｅｒｅａｌｓｏａｐｐｌｉｅｄｔｏｔａｋｅｃｕｒｖｅｆｉｔｔｉｎｇｂｅ－ｔｗｅｅｎｔｈｅｄａｉｌｙｓｏｌａｒｒａｄｉａｔｉｏｎｓａｎｄｔｈｅｄａｉｌｙｓｕｎｓｈｉｎｅｄｕｒａｔｉｏｎｓａｎｄｗｅｒｅｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅ１．ＴｈｅｄａｉｌｙｓｏｌａｒｒａｄｉａｔｉｏｎｓｗｅｒｅｅｓｔｉｍａｔｅｄｂｙｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌａｎｄｔｈｅａｂｓｏｌｕｔｅｅｒｒｏｒａｎｄｒｅｌａｔｉｖｅｅｒｏｒｏｆｔｈｅｅｓｔｉｍａｔｅｄｖａｌｕｅｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｍｅａｓｕｒｅｄｖａｌｕｅｗａｓ