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针对BP神经网络风速预测中存在的结构不确定以及网络过度拟合的问题,利用遗传算法的全局搜索能力和模糊聚类算法的数据筛选能力,分别对BP神经网络的结构与数据进行双重优化,提出了基于遗传算法和聚类算法的改进BP神经网络风速预测方法。仿真表明,改进风速后的预测方法大大提高了风速预测的准确性。
基于遗传算法和模糊聚类算法的改进BP神经网络风速预测
【摘 要】
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针对BP神经网络风速预测中存在的结构不确定以及网络过度拟合的问题,利用遗传算法的全局搜索能力和模糊聚类算法的数据筛选能力,分别对BP神经网络的结构与数据进行双重优化,
【机 构】
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江苏方天电力技术有限公司江苏南京211102,河海大学能源与电气学院
【出 处】
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电子设计工程
【发表日期】
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2016年11期
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