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基于GWO-BP-AdaBoost的多风电场功率预测
1
作者
金书池
王宇驰
《现代工业经济和信息化》
2024年第8期238-239,244,共3页
通过GWO-AdaBoost模型来优化BP神经系统网络,实现其对多因素分类处理能力的提高。经过实验表明,优化后的预测模型与BPNN和BPNN-AdaBoost对比,各项误差指标均减少,实现了多风电场功率预测准确度的提高。
关键词
多风电场功率预测
灰狼优化算法
BP神经网络
ADABOOST算法
下载PDF
职称材料
题名
基于GWO-BP-AdaBoost的多风电场功率预测
1
作者
金书池
王宇驰
机构
辽宁工程技术大学电气与控制工程学院
出处
《现代工业经济和信息化》
2024年第8期238-239,244,共3页
文摘
通过GWO-AdaBoost模型来优化BP神经系统网络,实现其对多因素分类处理能力的提高。经过实验表明,优化后的预测模型与BPNN和BPNN-AdaBoost对比,各项误差指标均减少,实现了多风电场功率预测准确度的提高。
关键词
多风电场功率预测
灰狼优化算法
BP神经网络
ADABOOST算法
Keywords
multi-wind farm power prediction
Grey Wolf optimization algorithm
BP neural network
AdaBoost algorithm
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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作者
出处
发文年
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1
基于GWO-BP-AdaBoost的多风电场功率预测
金书池
王宇驰
《现代工业经济和信息化》
2024
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