用BP神经网络和rbf神经网络预测风电功率-BP neural network and rbf neural network forecasting wind power

含NWP数值天气预报和不含NWP数值天气预报的BP神经网络预测风电功率两种方法进行比较，含数据，实际案例。-With and without NWP NWP Numerical Weather Prediction NWP BP neural network prediction of wind power are two methods were compared with the data, the actual case.

实现光伏预测，通过当天的光伏出力和天气指数加上预测日的天气指数预测明天的光伏出力，基于BP神经网络对光伏出力进行预测-Realization of photovoltaic forecast photovoltaic output through the day and the weather forecast daily index plus weather forecast for tomorrow s PV output index, BP neural network to predic

该课题为基于MATLAB bp神经网络的雾霾天气下交通标志的识别系统。主要分两步骤，一是进行图像去雾，采用暗通道的方法获取光透射率，从而去除雾霾。得到清晰的图片后，利用颜色的方法进行交通标志的定位，众所周知，交通标志基本是红，蓝，黄三色组成，根据RGB不同组合可以定位到不同颜色，因为存在误差，所以需要借助形态学相关知识，将得到的误干扰面积去除，从而实现精准定位。定位后，在原图基础上进行分割出彩色图标，利用bp神经网络方法，进行训练，识别，从而得出结果。本设计配有一个GUI可视化界面，操作简单容易