风力机系统的神经网络模型辨识

• 作者: 包能胜 姜桐 金增 陈庆新
• 来源期刊: 太阳能学报
• 学科: 工学
• 关键词: 风力机 系统辨识 神经网络 BP算法
• 年，卷（期）: 1998,（1）
• 页码范围: 0
• 分类号: TK8
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0254-0096.1998.01.018

摘要

应用人工神经网络的建模方法,采用多层感知器的模型结构,利用自适应学习速率的BP学习算法,辨识出风力机系统的功能模型,并把辨识模型的仿真结果与系统实验测量数据相对比,开展了与经典系统辨识方法的比较研究,以检验神经网络模型的可靠性.实验结果表明,这种新的风力机系统建模方法具有很高的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	包能胜	汕头大学能源与环境研究所	62	1300	17.0	35.0
2	金增	汕头大学能源与环境研究所	1	6	1.0	1.0
3	陈庆新	汕头大学能源与环境研究所	2	6	1.0	2.0
4	姜桐	汕头大学能源与环境研究所	3	61	2.0	3.0