【基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電功率預(yù)測算法實(shí)現(xiàn)分析案例2300字】

[26]指出，

Kolmogorov定理可以作為一個(gè)參考對象來了解，這個(gè)定理指出，如果存在一個(gè)連續(xù)函數(shù)f(x)，那么可以選用一個(gè)三層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來精確逼近。如果網(wǎng)絡(luò)的輸入層神經(jīng)元數(shù)目為n個(gè)，那么隱含層神經(jīng)元數(shù)目m=2n+1。1.2.2仿真分析圖4-1為Elman訓(xùn)練19900組數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)畫圖，圖4-2為網(wǎng)絡(luò)風(fēng)功率測試數(shù)據(jù)預(yù)測畫圖。如圖4-3所示，預(yù)測數(shù)據(jù)雖然與真實(shí)數(shù)據(jù)有所偏差，但總體數(shù)據(jù)結(jié)果與真實(shí)數(shù)據(jù)偏差不大。圖4-119900組數(shù)據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)圖圖4-219900組數(shù)據(jù)測試樣本預(yù)測圖誤差曲線圖如下：圖4-319900組數(shù)據(jù)誤差曲線圖如圖4-3所示，Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測相對誤差大約在-4000——2250之間，計(jì)算之后大約在-1.8%——2.5%之間。預(yù)測結(jié)果比較理想，但第三章提到，氣溫、濕度、壓強(qiáng)等因素也會(huì)對預(yù)測的結(jié)果造成影響。具體會(huì)有什么影響，不妨把某個(gè)因素去掉之后進(jìn)行訓(xùn)練，觀察預(yù)測結(jié)果會(huì)如何發(fā)生變化。首先把壓強(qiáng)這一列的數(shù)據(jù)刪除之后，再次進(jìn)行仿真，觀測結(jié)果是否有變化。仿真結(jié)果如下圖所示：圖4-4去掉壓強(qiáng)列數(shù)據(jù)后訓(xùn)練數(shù)據(jù)圖圖4-5去掉壓強(qiáng)列數(shù)據(jù)后測試樣本圖圖4-6去掉壓強(qiáng)列數(shù)據(jù)后誤差曲線分析圖4-4、圖4-5、圖4-6三張圖，可以得出初步結(jié)論。當(dāng)去掉風(fēng)電數(shù)據(jù)表中壓強(qiáng)這一列數(shù)據(jù)時(shí)，誤差幅度變?yōu)?5000——3400，誤差增長了大概2150左右。所以，壓強(qiáng)、風(fēng)速、空氣濕度等因素也是風(fēng)電功率預(yù)測中重要的不可或缺的環(huán)節(jié)。上述仿真是對二萬組數(shù)據(jù)中19900數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練仿真，第三章提到，歷史數(shù)據(jù)量的大小也會(huì)對預(yù)測結(jié)果造成一定影響。具體會(huì)有什么不同，下面對10000組、5000組數(shù)據(jù)分別進(jìn)行訓(xùn)練，觀測結(jié)果有何不同。對10000組風(fēng)力發(fā)電數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真如下：圖4-710000組數(shù)據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)圖圖4-810000數(shù)據(jù)測試樣本預(yù)測圖圖4-910000組數(shù)據(jù)誤差曲線圖如圖4-7、4-8、4-9所示，當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)為10000組數(shù)據(jù)時(shí)，誤差范圍為-2100——2000左右。相較于19900組數(shù)時(shí)，盡管誤差范圍有所收斂，但預(yù)測的范圍也隨之縮小了很多，不具有權(quán)威性。為了驗(yàn)證繼續(xù)減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)量后，是否會(huì)持續(xù)這種趨勢，下面對5000組風(fēng)電數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真，結(jié)果如下：圖4-105000組數(shù)據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)圖圖4-115000數(shù)據(jù)測試樣本預(yù)測圖圖4-125000組數(shù)據(jù)誤差曲線圖如圖4-10、4-11、4-12所示，當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)來到5000組時(shí)，誤差范圍再次變?yōu)榱?3400——6700。誤差明顯增大，所以只有訓(xùn)練數(shù)據(jù)越多時(shí)，預(yù)測結(jié)果才會(huì)越接近理想值。1.3基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電功率預(yù)測第三章時(shí)分析了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相同點(diǎn)與不同點(diǎn)，所以當(dāng)風(fēng)電數(shù)據(jù)同樣訓(xùn)練19900組數(shù)據(jù)時(shí)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果與Elman的差距，通過MATLAB仿真觀測結(jié)果。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果如下：圖4-13BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)圖圖4-14BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測試樣本圖圖4-15BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤差曲線圖如圖4-13、4-14、4-15所示，同樣的數(shù)據(jù)條件下，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差幅度大概在-5100——2000左右。綜上，可以對兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的效果做一下對比。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相較于Elman神經(jīng)