【摘 要】
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风速预测对风电场和电力系统的运行都具有重要意义.为了提高风速预测的精度,提出了一种基于量子粒子群一径向基神经网络模型,在确定网络隐含层节点数后,将RBF网络的参数编码成优
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风速预测对风电场和电力系统的运行都具有重要意义.为了提高风速预测的精度,提出了一种基于量子粒子群一径向基神经网络模型,在确定网络隐含层节点数后,将RBF网络的参数编码成优化算法中的粒子个体进行优化,在全局空间搜索最优适应值的参数.用优化后的神经网络进行风速预测,实例结果表明该算法在预测速度和精度上都得到了提高.
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