一种基于遗传算法优化的BP神经网络风速预测方法

摘要

本发明公开了一种基于遗传算法优化的BP神经网络风速预测方法。该方法为：首先收集风电场风速数据，建立BP神经网络预测模型，估计初始值范围；然后对神经网络的权值和阈值进行实数编码，随机产生一组初始个体构成初始种群，每个初始个体代表问题的一个初始解；接着计算种群内每个个体适应度，再进行选择、交叉、变异操作，形成下一代种群，并对新种群的个体适应度进行评估，判断收敛条件并选择最优个体，把这个最优个体作为神经网络的初始权值和阈值；最后利用matlab进行训练，得到风速预测值。本发明提高了BP神经网络风速预测的效率和精确度。