【摘要】：針對(duì)并網(wǎng)風(fēng)力機(jī)組運(yùn)行時(shí)非線性、耦合性和大慣性的特點(diǎn),提出了一種基于樣本修整和支持向量機(jī)算法的系統(tǒng)辨識(shí)方法,并通過實(shí)例將該方法與單純的支持向量機(jī)算法、BP(back propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行比較.結(jié)果表明,樣本修整后與修整前相比,訓(xùn)練速度和預(yù)測(cè)精度都有明顯提高,基于樣本修整和支持向量機(jī)算法的辨識(shí)方法具有明顯的優(yōu)越性.
[Abstract]:......
【作者單位】： 河海大學(xué)能源與電氣學(xué)院;
【基金】：國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(973計(jì)劃)資助項(xiàng)目(2010CB227102-1) 江蘇省自然科學(xué)基金面上資助項(xiàng)目(2013-198) 教育部留學(xué)回國(guó)人員科研啟動(dòng)基金資助項(xiàng)目(2012-940) 江蘇省六大人才高峰項(xiàng)目(2012-XNY-12)
【分類號(hào)】：TP18;TM315

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本文編號(hào)：2491729