基于elman神经网络及优化算法的混合模型的研究及应用

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1、分类号：０２１３密级：公升續Ｗ＾ｆ专业学位研究生学位论文基于Ｅｌｍａｎ神经网络及优化算法的论文题目（中文）混合模型的研究及应用ＴｈｅＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＡｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＨｂｒｉｄｐｙ论文题目（外文）ＭｏｄｅｌＢａｓｅｄｏｎＥｌｍａｎＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋａｎｄＯｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＡｌｏｒｉｔｈｍｐｇ研巧；生姓名曹芙学位类别应用统计专业学位领域数据挖掘学位级别硕±校内导师姓名、职称王建州教授论文工作起止年月２０１４年３月至２０１５年３月论文提交日期２０１５年４月论

2、文答辩日期２０１５年５月学位授予日期校址；甘肃省兰州市原创性声明：本人郑重声明本人所呈交的学位论文，是在导师的指导下独立进行研究所取得的成果。学位论文中凡引用他人已经发表或未发表的成果、数据、观点等，均已明确注明出处。除文中已经注明引用的内容外，不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究成果做出重要贡献的个人和集体，均已在文中明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。么。ｒ论文作者签名／－么：識餐日期：／关于学位论文使用授权的声明本人在导师指导下所完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属兰州大学。本人完全了解

3、兰州大学有关保存、使用学位论文的规定，同意学校保存或向国家有关部口或机构送交论文的纸质版和电子版，允许论文被查阅和借阅本人；授权兰州大学可Ｗ将本学位论文的全部或部分內容编入有关数据库进行检索，可采用任何复制手段保存和汇编本学位论文。本人离校后发表、使用学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时一，第署名单位仍然为兰州大学。本学位论文研究内容；公开□不宜公开，已在学位办公室办理保密申请，解密后适用本授权书。＂＂一Ｖ（请在Ｗ上选项内选择其中项打）论文作者签名：名：＿导师签）－－６Ｗ，＼ＷＩＭ日期：日期；基于Ｅｌｍａｎ神经网络及优化

4、算法的混合模型的研究及应用中文摘要一人工神经网络是种基于数学，从信息处理角度出、物理的方法发对生物体神经网络进行抽象而建立起来的数据处理模型，近些年学者们利用人工神经网络在理论研究一、应用研究化及实现技术等方面取得了些引人注目的成就。特别是神经网络与进化算法、群体智能算法、模糊理论、灰色理论等智能信息处理方法＂混合神经巧络模型＂己广泛应用在模式识别相结合，形成的，、信号处理、控制与优化、通信传输等实际工程领域中，尤其是在预测建模中。本文从人工神经网络和遗传算法、粒子群优化算法的基本原理出发，详细介一绍种具有动态反馈机制的Ｅｌｍａｎ神经网络，在此基础上

5、深入研究遗传神经网络和粒子群神经网络这两种海合神经网络的数学模型和学习算法，最后加Ｗ实证分析。由于风速预测在风能利用中的重要地位、电力系统的运，它对风资源的评估营、风电并网规划都有着关键的影响，所Ｗ风速预测对风电系统的运行有着深远一一的影响。影响风速变动的因素有很多，总体而言风速的个显著特点就是它是一个可个非线性的时间序列！＾１处理各种非线性映射的信息处理系。而神经网络是一统，本文通过构建单的Ｅｌｍａｎ神经网络Ｗ及结合了进化算法的混合神经网络分别对承德某风电场的风速数据进行训练并作短期预测，神经网络训练结果与误差分析结果表明基于Ｅｌｍａｎ神经网络和优

6、化算法的混合预测模型能够有效提高预测精度，证明了该混合模型的可行性。关键词，风速预测：神经网络，优化算法，混合模型ＩＴｈｅＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＨｙｂｒｉｄＭｏｄｅｌＢａｓｅｄｏｎ已ｍａｎＮｅｕ巧ＩＮｅｔｗｏｒｋａｎｄＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉ化ｍＡｂｓｈａｃｔＡｒｄｆｉｃｉａｌ打ｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓａｒｅｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌａｎｄｈｙｓｉｃａｌｍｅｔｈｏｄｓａｓｗｅｌｌａｓｆｒｏｍ化ｅｐ＊ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｏｆ化ｅｈｕｍａｎｂｒａｉｎｉｎｆｏｒ

7、ｍａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｂｉｏｌｏｇｉｃａｌｎｅｕｉａｌｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌｉｓａｓｉｍＵｆｉｅｄａｂｓｔｒａｃｔｒｅｃｅｎｒｃｅｄｉｏｎｂ山Ｉｔｕｐｉｎｔｅａｒｓｉｎｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｒｅｓｅａｈａｌｉｒｅｓｅａｒｃｈａｎｄｐｙ，ｐｐｌｔｎｅｕｒｉｍｐｅｍｅｎｔａｉｏｎ化ｃｈｎｉｑｕｅｓａｎｄａｃｈｉｅｖｅｄｒｅｍａｒｋａｂｌｅａｃｈｉｅｖｅｍｅｎｔ．Ｅｓｐｅｃｉａｌｌ