RBF神经网络在船舶电力负荷预测中的应用

摘要：

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.

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

所属期刊栏目：43

分类号：TM715(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2022-01-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：121-123