已阅读5页，还剩22页未读， 继续免费阅读
版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领
文档简介
基于生成对抗网络和改进均值漂移聚类的微电网运行场景生成方法1.1研究背景1.2研究目的1.3研究意义IMMSC相结合，利用生成对抗网络的优势生成更加真实、丰富的场景1.4国内外研究现状1.5论文结构生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器负责生成类似过迭代更新聚类中心来优化聚类结果。与传统的kmeans算法相比，高微电网的整体性能。我们还可以根据实际情况调整微电网的规模、GAN应用于微电网运行场景的生成任务。人于2014年提出。生成器的目标是生成尽可能真实的数据，而判别3.1.1GAN模型构建(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器负责从随机噪声中生3.1.2微电网运行场景生成流程3.1.3实验与分析我们还对所提出的IMBC算法进行了详细的性能分析。通过对比不同参数设置下的聚类效果，我们发现IMBC在处理高维数据时具有3.2改进均值漂移聚类方法改进均值漂移聚类(ImprovedMeanShiftClusteri据点i,计算其与所有聚类中心的距离，找到距离最近的聚类中心k,并将i分配到k所代表的类别。然后根据新的聚类结果更新聚类据的聚类预处理步骤。通过IMC,我们可以将具有相似特征的数据点3.2.1MBC模型构建3.2.2微电网运行场景聚类流程d.终止条件判断：当满足一定条件(如最大迭代次3.2.3实验与分析4.1实验环境与数据集本研究采用的实验环境为Python,主要依赖的库包括GTX1660显卡的计算机。为了保证实验结果的可靠性和准确性，我4.2结果对比与分析4.3结果可视化5.结论与展望
温馨提示
- 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
- 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
- 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
- 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
- 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
- 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
- 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。
评论
0/150
提交评论