本文探讨如何使用遗传算法优化BP神经网络，以提升风电功率预测的准确性。通过Matlab实现，详细介绍了数据导入、网络参数设置、适应度函数定义以及遗传算法的应用过程，最终达到最小化预测误差的目的。
在风力发电领域，准确预测风电功率对于优化电网调度和风电场运行至关重要。BP神经网络是一种常用的预测模型，可以通过训练来学习风速和其他相关因素与风电功率之间的复杂非线性关系。然而，BP神经网络的性能高度依赖于初始权重和偏置的选择，这在实际中往往是困难的。为了克服这个问题，我们可以使用遗传算法来优化BP神经网络的初始参数。本文将详细讨论如何使用遗传算法优化BP神经网络，并附上Matlab源码。
首先，我们需要导入所需的Matlab工具箱，包括神经网络工具箱和遗传算法工具箱。确保你的Matlab环境中已经安装了这些工具箱。
% 导入数据
data = xlsread('wind_power_data.xlsx');
inputData = data(:
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