BP神经网络预测光伏最大功率 python
时间: 2023-11-14 15:09:34 浏览: 57
BP神经网络是一种常见的神经网络模型,它可以用于多输入、多输出的网络。在光伏电站发电功率预测中,我们可以使用BP神经网络模型来预测光伏电站的最大功率。具体来说,我们可以使用多个特征作为输入,例如天气、时间、温度等,然后使用BP神经网络模型来预测光伏电站的最大功率。
在Python中,我们可以使用PyTorch等深度学习框架来实现BP神经网络模型。下面是一个简单的代码示例,其中使用了PyTorch框架来实现BP神经网络模型的训练和预测:
```
import torch
import torch.nn as nn
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义BP神经网络模型
class BPNet(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(BPNet, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, x):
x = torch.sigmoid(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
# 定义训练数据和标签
train_x = torch.randn(100, 5)
train_y = torch.randn(100, 1)
# 定义BP神经网络模型
net = BPNet(input_size=5, hidden_size=10, output_size=1)
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)
# 训练BP神经网络模型
for epoch in range(1000):
optimizer.zero_grad()
output = net(train_x)
loss = criterion(output, train_y)
loss.backward()
optimizer.step()
if epoch % 100 == 0:
print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, 1000, loss.item()))
# 预测光伏电站最大功率
test_x = torch.randn(1, 5)
pred_y = net