【Matlab风电功率预测】麻雀算法优化BP神经网络风电功率预测【含源码 1319期】

最新推荐文章于 2025-12-16 20:55:47 发布
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【风电功率预测】经验模态分解优化长短时记忆网络EMD-LSTM风电功率预测【含Matlab源码 1402期】
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02-11 575
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【风电功率预测】基于matlab遗传算法优化BP神经网络GA-BP风电功率预测【含Matlab源码 760期】
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04-12 2602
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【预测模型-BP预测】基于麻雀算法SSA优化BP神经网络实现风电功率预测matlab源码.zip
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【本科毕设】基于matlab的风功率预测模型及程序.rar
08-20
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【风电功率预测】基于matlab麻雀算法优化BP神经网络SSA-BP风电功率预测【含Matlab源码 1319期】
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09-15 2386
麻雀算法优化BP神经网络SSA-BP风电功率预测 完整代码和数据，数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！
【风电功率预测】麻雀算法优化BP神经网络SSA-BP风电功率预测【含Matlab源码 1319期】
Matlab912100926的博客
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【风电功率预测】 Logistic混沌映射改进的麻雀算法优化BP神经网络风电功率预测【含Matlab源码 3350期】
Matlab912100926的博客
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步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开除Main.m的其他m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博主博客文章底部QQ名片； 4.1 ...
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11-05
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【风电功率预测】Tent混沌映射改进的麻雀算法优化BP神经网络风电功率预测【含Matlab源码 3352期】.zip
02-07
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遗传算法优化BP神经网络-非线性函数拟合
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
02-26 6314
% 清空环境变量 clc clear % %% 网络结构建立 %读取数据 load data input output %节点个数 inputnum=2; hiddennum=5; outputnum=1; %训练数据和预测数据 input_train=input(1:1900,:)'; input_test=input(1901:2000,:)'; output_train=output(1:1900)'; output_test=output(1901:2000)'; %选连样本输入输出数据归一.
麻雀搜索算法优化BP神经网络预测以及MATLAB代码实现
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【信号处理课题推荐】小波变化：原理、演进与时频分析应用，MATLAB代码示例
985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB
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小波变换，理论与应用。文章阐述了小波变换的数学原理、多分辨率特性，并通过MATLAB示例展示了其优势。小波变换在信号处理、图像压缩等领域具有广泛应用，未来发展方向包括自适应小波基优化、与深度学习结合等。小波变换为非平稳信号分析提供了有效工具，将持续推动相关领域的发展。
CEEMDAN - SE：神奇的信号处理组合
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CEEMDAN-SE(自适应噪声完备集合经验模分解-样本熵信号重构)结合CEEMDAN对信号进行分解，计算分解信号样本熵值，根据其大小重构为高中低频信号可出信号分解图、三维分解图、频谱图、重构后的分解图、频谱图程序有详细的使用说明：1.输入信号data2.进行CEEMDAN分解3.根据样本熵值进行重构，其阈值可根据需求/实际情况进行修改4.重构结果为高中低三个序列，绘制其信号及其频谱matlab代码，含有部分注释；数据为excel数据，使用时替换数据集即可；
模块化多电平变流器MMC的VSG控制MATLAB–Simulink仿真探索
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2504_94308238的博客
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这里简单定义了电容和电感的参数，在实际模型中，它们会参与到电路的运算当中。然后重点来了，为了验证VSG控制的调频调压效果，我们设置了频率波动和电压波动的扰动。比如，在构建MMC的子系统时，可能会用到像电容、电感这些基本的电气元件模块。首先呢，受端接的是可编辑三相交流源，这就方便我们去调整输入的各种参数啦。最近在研究模块化多电平变流器MMC的VSG控制，感觉挺有意思，来和大家分享一下我的一些发现和过程。这些电压分量会被用于后续的控制运算，从而实现对变流器的控制，达到调频调压的目的。模块化多电平变流器MMC。
天空中的植物医生：基于MATLAB的无人机多光谱实时表型分析系统
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植物表型是基因型与环境互作的结果表达。传统表型分析依赖人工测量，效率低下且主观性强。现代表型分析利用传感器技术，通过量化植物的形态、生理和生化特征，实现高通量、非破坏性的监测。我们开发的这个无人机多光谱实时处理系统，不仅是一个技术演示，更是精准农业发展的一个缩影。它展示了如何将前沿的遥感技术、人工智能算法与实际的农业生产需求相结合，创造出真正有价值的解决方案。项目的核心价值从经验驱动到数据驱动的农业决策从事后治疗到事前预防的植保理念从均匀管理到精准施策的农田操作。
MATLAB环境下基于双向长短时记忆网络的时间序列预测探索
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这种双向信息的利用，极大地提升了模型处理序列数据的能力，进而提高了模型的准确率。在时间序列预测的领域里，我们总是在寻找更有效的模型。1997 年 Schuster 提出的双向循环神经网络 BiRNN 可以说是一个重要的里程碑，它由一个正向和反向的循环神经元组成，前向神经元的输出直接作为后向神经元的输入，这一独特的结构让模型对序列的处理有了新的视角。这里定义了一个延迟向量，在时间序列预测中，延迟的选择很关键，它决定了模型能参考到过去哪些时刻的数据，就像刚才说的回顾走过的路，这个向量就规定了能看多远。
麻雀算法优化BP神经网络在风电功率预测中的应用
资源摘要信息: "基于麻雀算法优化BP神经网络的风电功率预测模型" 在探讨和实现风电功率预测的过程中，预测的准确度是一个核心问题。为了提高预测的准确度，研究人员通常会采用各种算法对传统预测模型进行优化。本...
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