小世界理論在神經(jīng)網(wǎng)絡預測方法中的應用.pdf

1、小世界網(wǎng)絡是國內(nèi)外關注的前沿課題及學術熱點，近年來已廣泛應用于社會關系網(wǎng)絡、互聯(lián)網(wǎng)絡、生物工程、交通網(wǎng)絡等眾多領域。然而現(xiàn)有對小世界神經(jīng)網(wǎng)絡的研究仍有不足，小世界優(yōu)化算法在神經(jīng)網(wǎng)絡中的應用也鮮有提及。本文針對現(xiàn)有小世界神經(jīng)網(wǎng)絡的缺陷，提出了基于層連優(yōu)化的多層前向小世界神經(jīng)網(wǎng)絡；另外，將小世界優(yōu)化算法應用于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡中，并將兩種網(wǎng)絡應用于風電功率的實時預報中。論文主要開展了如下幾方面的工作：
　　1.對小世界網(wǎng)絡理論及其重要參數(shù)

2、做了較為全面、系統(tǒng)的分析和闡述。通過對現(xiàn)有小世界神經(jīng)網(wǎng)絡進行深入分析和總結，對其目前存在的問題作了較為深入的探討，這些工作有助于小世界神經(jīng)網(wǎng)絡的改進和創(chuàng)新研究。
　　2.對現(xiàn)有小世界神經(jīng)網(wǎng)絡進行改進，提出了基于層連優(yōu)化的多層前向小世界神經(jīng)網(wǎng)絡。通過函數(shù)逼近及交通流量預測數(shù)據(jù)對新型小世界神經(jīng)網(wǎng)絡與現(xiàn)有小世界神經(jīng)網(wǎng)絡的仿真對比表明，新型網(wǎng)絡在網(wǎng)絡逼近性能、逼近速度、運算時間上要全面優(yōu)于現(xiàn)有小世界神經(jīng)網(wǎng)絡。
　　3.對現(xiàn)有應用于R

3、BF神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化算法的優(yōu)缺點加以對比分析，探討將小世界優(yōu)化算法應用于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的可行性，并將其用于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的參數(shù)選取中。實驗驗證了小世界優(yōu)化算法在針對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的參數(shù)選取優(yōu)化中要優(yōu)于其他優(yōu)化算法。
　　4.針對風電功率實時預報中的難點問題，對現(xiàn)有風電功率預報技術進行了總結并分析其不足之處，分析了多種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的統(tǒng)計預測方法并進行選擇；通過對風電歷史資料的相關性分析，找出其歷史資料與預測功率相關性最強的項，令其作為神