来源：奥尼卡水处理创新部落2017-10-09

同样，虽然他总结了人工神经网络、主成分分析、模糊分析是目前热门的计算机算法，但却没有对背后的原因作更进一步的推断解释。...这些文章里大部分都讨论了人工神经网络 (20%), 主成分分析 (13%) 和 模糊分析 (12%).延伸阅读：是公园还是污水厂?

来源：365power2017-10-09

每日的负荷曲线由24、48、96或288点组成，如何在基于电力系统自身特点的前提下，合理运用非线性规划、遗传算法、概率分布、神经网络模型等数学工具，抓住稍纵即逝的机会来争取更高的电价和更多的电量是我们未来必须面对的命题

来源：能源生态圈2017-09-27

国内外现状分析 表1 国外从事相关研究的主要机构表2 国内从事相关研究的主要机构表3 项目研发相关的主要文献、专利、标准总结一：用电行为特征研究方面国外采用深度学习等人工神经网络数据挖掘技术提取用户用电个体特征

来源：能源生态圈2017-09-27

国内外现状分析表1 国外从事相关研究的主要机构表2 国内从事相关研究的主要机构表3 项目研发相关的主要文献、专利、标准总结一：用电行为特征研究方面国外采用深度学习等人工神经网络数据挖掘技术提取用户用电个体特征

来源：电力科学观察与写作2017-09-26

（注：图中神经网络参数的确定可以误差最小为目标，通过各类学习算法确定神经网络的各类参数。）...图中，蓝色（输入层）、绿色（隐藏层）和黄色（输出层）神经元构成该前馈神经网络，根据输入层中的风电机组控制参数和当前风速，经过各类判断与学习，给出当前风电机组功率输出。

来源：能源杂志2017-09-08

例如，谷歌旗下的deepmind公司利用人工智能技术打造云平台，使用神经网络的模式识别系统来预测用电量的变化，通过操控计算机服务器和相关的水泵、冷却塔、冷水机组、干式冷却器等散热系统,帮助公司节省了40%

来源：远光软件2017-08-03

远光软件通过多种软硬一体化的应用，构建基于物联网的管理神经网络，助力企业管理转型升级。

来源：中国网2017-07-18

作为智能电网信息化领域的技术专家，闻荣对云计算、人工神经网络、物联网等先进的信息化技术进行深入研究，并根据这些技术的特点，将电力行业中的基础技术与之进行深度融合。

来源：亮报2017-07-12

百度ceo李彦宏坐上无人驾驶汽车上了各大公众号头条，凭着这条热搜，由大数据搭建起深度神经网络，有着独立学习和思考能力的人工智能技术已经成功地吸引了受众的眼球。...比如，在调度方面，风能、太阳能对电力生产调度提出了极大的考验，有着深度学习能力和循环神经网络的人工智能可以对大量历史数据进行建模，从而提高预测的准确度。

来源：北极星风力发电网2017-07-11

常用的方法包括：持续预测、自回归滑动平均、卡尔曼滤波、人工神经网络、小波分析等。对于不同的风电场，这些方法的有效性和预测精度也有差异。

来源：住建部2017-07-10

常用的方法包括：持续预测、自回归滑动平均、卡尔曼滤波、人工神经网络、小波分析等。对于不同的风电场，这些方法的有效性和预测精度也有差异。

来源：住建部2017-07-06

常用的方法包括：持续预测、自回归滑动平均、卡尔曼滤波、人工神经网络、小波分析等。对于不同的风电场，这些方法的有效性和预测精度也有差异。

来源：能源生态圈2017-07-05

2、局域能源互联网：如果把这种能源互联网比作一个神经网络的骨干网，那么局域能源互联网就是这个神经网络的末梢神经单元。

来源：电网技术2017-07-03

表2 3种预测模型的拟合程度可见与bp神经网络相比,svm方法在处理小样本的数据上有一定的优势,其r2值达到了0.7473,较bp神经网络提升了约0.43;而本文所提出的pso-svm模型的r2值最高,

来源：365power2017-06-28

3.2bp神经网络模型bp（backpropagation）网络是1986年由rumelhart和mccelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一

来源：农业环境科学2017-06-26

中国土地生态安全研究源于国内外兴起的“生态安全”研究，由最初的定性评价逐渐引入了熵权模糊物元模型、模糊分析、主成分分析、层次分析及神经网络法等高级数据学方法对区域土地生态安全进行评价。

来源：远光软件2017-06-22

延展智能管理触角五凌电力在财务共享业务处理关键环节引入智能硬件设备，建立财务共享模式下基于物联网的管理神经网络。

来源：《电工技术学报》2017-06-12

作为人工智能领域的研究重点，人工神经网络（artificialneuralnetwork,ann）也被应用到hess控制系统当中，文献分别利用离线仿真和动态规划算法寻找hess不同功率波动下最优决策序列

来源：供用电杂志2017-05-18

文献［20］在使用低通滤波器平抑风光出力波动时，加入了神经网络算法滤波器的参数进行了训练。文献［21］采用了惯性时间常数的低通滤波器，并与pid控制相结合实现风电出力的平抑。

来源：远景风向标2017-05-15

首次建模采用的是神经网络算法。...一个良好运作的神经网络是靠大量的数据训练出来的，wind ostm平台上的数据足够神经网络训练所用，可问题是，在对某些大部件健康度的趋势判断上，这种模型的准确率并不能令人满意。