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【Matlab光伏功率预测】基于POA-BP鹈鹕算法优化BP神经网络的多变量光伏功率预测

【Matlab光伏功率预测】基于POA-BP鹈鹕算法优化BP神经网络的多变量光伏功率预测

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  • 【Matlab光伏功率预测】基于POA-BP鹈鹕算法优化BP神经网络的多变量光伏功率预测
  • 文章介绍
  • 基本步骤
  • 代码分享
  • 运行结果
  • 参考资料

文章介绍

基于POA-BP鹈鹕算法优化BP神经网络的多变量光伏功率预测是一种利用鹈鹕算法（Pelican Optimization Algorithm，POA）来改善多变量光伏功率预测模型的性能的方法。

光伏功率预测是指根据光伏电站的多个变量（例如光照强度、温度、风速等）来预测未来一段时间内的光伏功率输出。这种预测对于电网运营、能源调度和光伏电站管理等方面都具有重要意义。

POA鹈鹕算法（Pelican Optimization
Algorithm，POA）是一种基于鹈鹕觅食行为的全局优化算法，用于寻找最优解。它模拟了鹈鹕在觅食过程中的搜索策略和行为。
鹈鹕是一种水鸟，以觅食为目的在水中进行搜索。在觅食过程中，鹈鹕通过调整自身的位置和方向，以便更好地捕捉到鱼类等猎物。POA算法就是根据鹈鹕的觅食策略

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