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题名RBF神经网络在船舶电力负荷预测中的应用
被引量：10
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作者
刘银波
吕越
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机构
集宁师范学院
内蒙古京宁热电有限责任公司
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出处
《舰船科学技术》
北大核心
2021年第18期121-123,共3页
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文摘
综合以往取得的研究成果,应用RBF神经网络对船舶电力负荷预测问题进行深入研究,提出一种基于RBF神经网络的船舶电力负荷预测方法。基于RBF神经网络实施船舶电力负荷预测,需要对对应的历史负荷数据进行选取。分两个层面对历史数据实施预处理,首先对异常数据实施完善和补充,接着实施样本归一化处理。基于RBF神经网络构建船舶电力负荷的对应预测模型,在模型的构建中,首先对节点数量进行确定。选取某高校实施船舶电站控制实验时使用的船舶作为实验船舶进行预测实例研究。根据研究中的实验结果,发现设计方法在预测时的相对误差较小,是一种预测精度较高的方法。
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关键词
RBF神经网络
历史负荷数据
船舶电力
归一化处
负荷预测
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Keywords
RBF neural network
historical load data
ship power
the area of normalization
load forecasting
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分类号
TM715
[电气工程—电力系统及自动化]
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