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基于模拟退火算法优化的BP神经网络预测模型 下载：79 浏览：480

蒋美云 《软件工程研究》 2018年11期

摘要:
神经网络算法是深度学习研究的重点,遗传算法是一种自适应优化搜索算法,模拟退火算法是寻找最优解的算法,本文主要分析了神经网络,遗传算法和模拟退火算法的特点和缺陷,研究BP神经网络和遗传模拟退火算法相结合的技术,从发挥算法的优点基础上,提出了一个基于模拟退火遗传算法的BP神经网络模型,并应用于某观影俱乐部,作为新电影上映预测和用户推荐,实验结果表明:该算法在收敛性和准确率上都有较好的效果。

基于光伏集中式发电系统的效率优化研究 下载：55 浏览：636

许帆 《发电技术与研究》 2024年12期

摘要:
背景在光伏应用越来越广泛的今天，如何提高光伏集中式发电系统的效率，成为一个重要研究方向。在本研究中，我们对基于光伏集中式发电系统的效率提升进行了探讨和优化。方法我们使用了一种新颖的神经网络预测模型，该模型能够准确预测光伏阵列的发电性能，并优化控制策略来提高系统效率。同时，我们还通过引入发电量损失调度策略，进一步提高了光伏集中式发电系统的效率。结果经过优化后，光伏集中式发电系统的总效率提高了22%，且在各种环境条件下，该系统的稳定性也得到了显著提升。此外，通过引入损失调度策略，我们进一步降低了系统的功率损耗，使发电效率提升了12%。意义具有实际意义的是，这些研究结果不仅提高了光伏集中式发电系统的效率，同时也为光伏发电系统的控制策略制定提供了新的参考依据。总的来说，该研究有望提供一种有效的方法，旨在提高光伏发电系统的能源利用效率，为实现可持续发展提供技术支持。
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