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【BP回归预测】基于遗传算法优化BP神经网络GA-BP实现光伏出力预测附matlab代码

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⛄ 内容介绍

人工神经网络最基本的单元是人工神经元,其特点是输入无限,输出唯一.通过对信息以及数据的计算和简单化,模型可以将不同的人工神经单元重新分类组合,最终塑造一个新的非线性系统.这样,机器就可以模拟人脑的学习,计算和图像识别等生物学特性,从而产生"类人思维",更好地为人类服务.目前,神经网络已广泛应用于电力预测,智能控制,行为识别等领域.

⛄ 部分代码

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clc

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nntwarn off

global p     % Training input of data

global t     % Training output of data

global R     % The number of input node

global S2    % The number of output node

global S1    % The number of hidden layers node

global S     % Encoding length

S1=7;

⛄ 运行结果

【BP回归预测】基于遗传算法优化BP神经网络GA-BP实现光伏出力预测附matlab代码_第1张图片

⛄ 参考文献

[1]刘帅瑶, 高阳. 基于遗传算法优化BP神经网络的光伏发电功率预测[J]. 今日自动化, 2022(007):000.

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