（定稿）新建万亩葡萄基地建设项目投资申请报告4

数据预处理合理性检验风电场输出功率值应均为正值，且不能大于总机组安装容量，故数值范围为单位为。

在此数值要求情况下，对风电场输出功率数据进行适当修正。

数据标准化在保证数据，这样会导致解线性方程组时出现奇异矩阵，导致解的结果不可靠，这种情况随着样本数的增加而更加明显。

因此，这种方法适用于那些给定样本数据具有代表性的问题。

而对于输入样本数据具有定冗余性的问题来说，这种方法就不太适用。

为此，设计者可以考虑在样本密集的地方中心点可以适当多些，样本稀疏的地方中心点可以少些进步的方法是通过自组织的方法自动找到不同区域样本的代表向量。

在这种方法中，旦中心点选定，就而已进步确定基函数的扩展系数。

例如高斯函数的宽度可以取式中，是所选数据中心之间的最大距离，是数据中心的数目。

自组织学习选取中心及网络设计中心通过自组织学习进行聚类，选取聚类中心作为中心，而输出层的权值可以通过解线性方程组，也可以通过有监督的学习规则计算。

自组织学习的目的是使的中心位于样本空间的代表性区域。

年，和提出种由两个阶段组成的混合学习过程的思路。

第阶段为自组织学习阶段，目的是为隐藏层径向基函数的中心估计个合适的位置，可采用聚类算法确定合适的数据中心，并根据各中心之间的距离确定隐节点的扩展系数第二阶段为监督学习阶段，用有监督学习算法，如梯度法训练网络得出输出层的权值。

虽然可以用批处理来执行上述两种学习阶段，但是用自适应迭代的方法更理想。

对于自组织学习过程，我们需要个聚类的算法将所给的数据点剖几个不同的部分，每部分中的数据都尽量有相同性质。

种这样的算法为均值聚类算法，他将径向基函数的中心放在输入空间中重要数据点所在的区域上。

那么，数据中心的均值聚类算法的步骤如下初始化。

选择个互不相同向量作为初始聚类中心，选择方法可以是随机选取。

计算各样本点与聚类中心点的距离。

相似匹配。

将全部样本划分为个子集，每个子集构成个以聚类中心为典型代表的聚类域。

更新各类的聚类中心。

对各聚类域中的样本取均值表示聚类中心。

令，转到第步，重复上述过程，对于均值聚类法，直到时停止训练。

各聚类中心确定后，可根据各中心之间的距离确定对应径向基函数的扩展系数。

，则扩展系数取，为重叠系数。

混合学习过程的第二步是用有监督学习算法得到输出层的权值，常采用算法，下节中有所说明。

有监督学习选取中心及网络设计关于数据中心的监督学习算法，最般的情况是对输出层各权向量赋小随机数并进行归化处理隐节点函数的中心，扩展系数和输出层权值均采用监督学习算法进行训练，所有参数都经历个误差修正学习过程。

以单输出网络为例，采用梯度下降算法。

定义目标函数为式中，为训练样本。

然后用训练出的网络对另外为检验样本数据进行预测，最后得出预测值与样本之间的误差矩阵，用式作为评价网络性能的指标，将能够令误差最小的扩展参数的值选出，并用在最后的网络预测中，而式可以作为网络训练的终止准则。

可以看出，扩展参数的确定过程体现了对网络性能的验证过程。

文中由于将预测的数据均标准化至，区间内，输入向量之间距离的最大及最小值分别为和，因此选择扩展参数由，并以步长为进行变化。

采用进化优选算法选择中心把网络的结构设计问题归结为寻找最优选择路径问题，然后采用进化策略进行寻找，从而得到最优的数据中心及扩展系数。

例如基于免疫算法的网络优化基于遗传算法的网络优化。

下面以遗传算法为例介绍。

遗传算法，是类借鉴生物界的进化规则适者生存，优胜劣汰遗传机制演化而来的种全局自适应优化概率搜索算法。

遗传算法模拟自然选择和自然遗传过程中发生的繁殖交叉和基因突变现象，在每次迭代中都保留组候选解，并按照些指标从解群中选取较优的个体，利用遗传算子选择交叉和变异对这些个体进行组合，产生新代的候选解群，重复此过程，直到选出满足些收敛指标为止。

用遗传算法优化平滑参数的步骤为定义规模为的初始种群根据缺交叉预测的方法，分别计算每个个体的适应度根据得到的适应度，保留若干个适应度大的优良个体④执行选择交换变异操作，生成新代种群判断是否满足终止条件，若是，求出最优解若否，返回至步骤。

终止条件可以设置成连续进化几代后，最优值仍然保持不变，或已经达到最大进化代数。

最终，经过遗传算法优化，得到最优值。

图遗传算法的运算流程基于神经网络的风功率预测建模方法问题描述我国的风电开发已具有相当规模，为保证风电并网后电网安全可靠运行，电网企业作为风电的实际调度主体，熟悉大范围内风电运行特性，应充分发挥自身优势，参与风电功率预测系统的开发建设工作，不断完善风电功率预测系统的功能，并且根据我国实际特点，电网企业能够有条件制定适应我国风电开发特点的风电功率预测执行规范。

风电场功率预测是指风电场经营企业根据气象条件统计规律等技术和手段，提前对定运行时间内风电场发电有功功率进行分析预报，向电网调度机构提交预报结果，提高风电场与电力系统协调运行的能力。

根据电力调度部门安排运行方式的不同需求，风电功率预测分为日前预测和实时预测。

日前预测是预测明日小时个时点每分钟个时点的风功率数值。

实时预测是滚动地预测每个时点未来小时内的个时点每分钟个时点的风功率数值。

按预测时间的不同又可分为长期预测中期预测短期预测超短期预测。

其中超短期预测是提前几个小时或几十分钟预测。

本例预测是根据从风电场获得的风电机组输出功率数据，运用神经网络对风功率进行超短期实时数，为输入第个样本时的误差信号。

定义为，式中输出函数忽略了阈值。

为使目标函数最小化，各参数修正量应与其负梯度成正比，经推到得计算式为隐单元中心调整函数宽度扩展系数调整输出单元的权值更新上述目标函数是所有训练样本引起的误差的总和，导出的参数修正公式是种批处理式调整。

其他方法试验法令扩展参数以增量在定范围，内递增变化，在学习样本中，采用的数据作为训练样本数据，对网络进行训练信息损失小的前提下，为减少网络的训练时间，利用最大最小标准化为数据进行归化，并对数值保留小数点后四位。

归化计算公式为式中，和分别为校正风功率数据中的最大值和最小值，该公式将数据归化到，之间。

转化矩阵形式对时间序列数据进行截断，工作原理以及功能的实现，掌握了它们的使用方法。

通过这次设计主要完成了如下工作搜集了许多关于的资料，并查阅了外围电路相关芯片的资料和书籍，对些电路的具体设计和原理也进行了研究。

掌握了系统设计所使用的元器件的性能，使用原理和使用方法，并与现有的使用较广泛的其他器件进行比较总结，对方案进行了选择，为下步研究和需要改进的方向做了铺垫。

总结了各类元器件的功能，如矩阵键盘以及和等器件的具体原理和使用方法等。

在此基础上对系统进行了设计，运用绘制了电路原理图，应用编写了系统的应用程序。

应用对系统的设计原理程序运行效果电气性能进行了验证，发现了设计上的不足并进行了改进。

经过三个多月的方案论证系统的硬件和软件的设计系统的调试。

我查阅了大量的关于单片机及外围电路的设计及程序。

经过了番特殊的体验后，经历了失败的痛苦，也尝到了成功的喜悦。

第次靠用所学的专业知识来解决问题。

检查了自己的知识水平，使我对自己有个全新的认识。

通过这次毕业设计，不仅锻炼自己分析问题处理问题的能力，还提高了自己的动手能力。

这些培养和锻炼对于我们这些将继续学习深造的大学生来说，是很重要的。

致谢四年的大学生活如白驹过隙般在我们身边匆匆滑过，丰富多彩的大学时代即将离我们远去。

这四年的生活学习是我生之中最为重要的部分，是我们从青年走向成年从青涩走向成熟最为重要的过渡阶段。

四年的大学生涯让我结识了很多朋友学到了很多知识。

有老师如蜡烛般的无私教授，有同学兄弟般的真诚对待。

为此，在即将结束我大学时代时，我真诚的感谢这四年来给予我支持帮助和关爱的所有人，大家都是我的良师益友，是我生的财富。

四年的大学生活就要结束，半年的毕业设计也到了尾声，由于本人知识水平和设计能力有限，本次的设计还存在着很多的不足和瑕疵，为此，我恳请各位老师给予我批评和指正，是我能够学到更多的东西。

本次毕业设计是在我的指导老师张帆老师的耐心指导悉心帮助下完成。

在这将近半年的时间里预测并检验预测结果。

数据预处理合理性检验风电场输出功率值应均为正值，且不能大于总机组安装容量，故数值范围为单位为。

在此数值要求情况下，对风电场输出功率数据进行适当修正。

数据标准化在保证数据，这样会导致解线性方程组时出现奇异矩阵，导致解的结果不可靠，这种情况随着样本数的增加而更加明显。

因此，这种方法适用于那些给定样本数据具有代表性的问题。

而对于输入样本数据具有定冗余性的问题来说，这种方法就不太适用。

为此，设计者可以考虑在样本密集的地方中心点可以适当多些，样本稀疏的地方中心点可以少些进步的方法是通过自组织的方法自动找到不同区域样本的代表向量。

在这种方法中，旦中心点选定，就而已进步确定基函数的扩展系数。

例如高斯函数的宽度可以取式中，是所选数据中心之间的最大距离，是数据中心的数目。

自组织学习选取中心及网络设计中心通过自组织学习进行聚类，选取聚类中心作为中心，而输出层的权值可以通过解线性方程组，也可以通过有监督的学习规则计算。

自组织学习的目的是使的中心位于样本空间的代表性区域。

年，和提出种由两个阶段组成的混合学习过程的思路。

第阶段为自组织学习阶段，目的是为隐藏层径向基函数的中心估计个合适的位置，可采用聚类算法确定合适的数据中心，并根据各中心之间的距离确定隐节点的扩展系数第二阶段为监督学习阶段，用有监督学习算法，如梯度法训练网络得出输出层的权值。

虽然可以用批处理来执行上述两种学习阶段，但是用自适应迭代的方法更理想。

对于自组织学习过程，我们需要个聚类的算法将所给的数据点剖几个不同的部分，每部分中的数据都尽量有相同性质。

种这样的算法为均值聚类算法，他将径向基函数的中心放在输入空间中重要数据点所在的区域上。

那么，数据中心的均值聚类算法的步骤如下初始化。

选择个互不相同向量作为初始聚类中心，选择方法可以是随机选取。

计算各样本点与聚类中心点的距离。

相似匹配。

将全部样本划分为个子集，每个子集构成个以聚类中心为典型代表的聚类域。

更新各类的聚类中心。

对各聚类域中的样本取均值表示聚类中心。

令，转到第步，重复上述过程，对于均值聚类法，直到时停止训练。

各聚类中心确定后，可根据各中心之间的距离确定对应径向基函数的扩展系数。

，则扩展系数取，为重叠系数。

混合学习过程的第二步是用有监督学习算法得到输出层的权值，常采用算法，下节中有所说明。

有监督学习选取中心及网络设计关于数据中心的监督学习算法，最般的情况是对输出层各权向量赋小随机数并进行归化处理隐节点函数的中心，扩展系数和输出层权值均采用监督学习算法进行训练，所有参数都经历个误差修正学习过程。

以单输出网络为例，采用梯度下降算法。

定义目标函数为式中，为训练样本