说明:本案例是采用GRNN(径向基)神经网络预测水资源量,GRNN神经网络适合于小样本、高精度预测,本实例附有数据(不全),下载者可以直接将数据更改为自己的数据便可以使用。程序中使用了交叉验证方法,使预测精度大大提高。
说明:基于回归分析的负荷预测,包括了最小二乘回归和偏最小二乘回归
说明:加入重复控制,WgUnizA参数使用matlab实现智能预测控制算法,是国外的成品模型,基于互功率谱的时延估计,nfJZEzi条件最小均方误差(MMSE)的算法,包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块。
说明:SVM对时间序列的预测,很实用,改变数据可直接使用。
说明:逆变器的预测电流控制,包括M文件和SIMULINK 模型,已经仿真验证。