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基于深度神经网络构建风电机组性能模型的超参数选择: 收藏
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引用; 《太阳能》2020年第9期 25-30页; 作者：吴莎汪健谢新蒋紫虓邓少平卢胜湖北省电力勘测设计院有限公司武汉430040 美迪欧动力气象技术(北京)有限公司北京100027; 风电行业中基于深度神经网络技术来构建风电机组性能模型受到了业内人员的广泛关注,然而对于深度神经网络自身超参数选取对模型结果的影响仍缺少系统性分析。以深度神经网络隐含层层数、深度神经网络形状及隐含层神经元数量为研究基础,...; 风电行业中基于深度神经网络技术来构建风电机组性能模型受到了业内人员的广泛关注,然而对于深度神经网络自身超参数选取对模型结果的影响仍缺少系统性分析。以深度神经网络隐含层层数、深度神经网络形状及隐含层神经元数量为研究基础,研究了超参数取值对风电机组性能模型构建效果的影响,并通过实际运行数据验证了参考风电机组的最优配置及其推广性。结果表明,深度神经网络隐含层层数、深度神经网络形状及隐含层神经元数量这3个超参数的不同配置对最终构建的风电机组性能模型存在一定影响,但从工业应用的角度来看,这些影响基本可以忽略;同时,基于参考风电机组得到的最优超参数配置能够直接推广到同一风电场相同型号的所有风电机组上应用。; 来源：详细信息评论

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