[发明专利]一种太阳能无人机电池板电压的预测方法在审
| 申请号： | 201711304116.4 | 申请日： | 2017-12-11 |
| 公开（公告）号： | CN107947738A | 公开（公告）日： | 2018-04-20 |
| 发明（设计）人： | 沈建新;王海新;徐建国 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | H02S50/10 | 分类号： | H02S50/10;G06N3/04;G06N3/08;G06N3/12 |
| 代理公司： | 南京钟山专利代理有限公司32252 | 代理人： | 戴朝荣 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提供了一种太阳能无人机电池板电压的预测方法。所述太阳能无人机电池板电压的预测方法包括如下步骤一、获取太阳能电池板的运行参数，根据所述运行参数得到训练集和预测集，并对晴天时太阳能电池板的运行参数数据进行归一化处理；二、结合归一化后的训练集搭建BP神经网络；三、根据自适应差分算法优化得到所述BP神经网络的初始权值和初始阈值；四、将优化得到的权值和阈值作为所述BP神经网络的初始权值和初始阈值，并利用所述训练集对所述BP神经网络进行训练；五、将所述预测集内的待预测数据输入所述BP神经网络内，根据所述BP神经网络输出的预测值与实际值进行对比，并评估预测结果的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 太阳能 无人机 电池板 电压 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种太阳能无人机电池板电压的预测方法，其特征在于：包括如下步骤：一、获取太阳能电池板的运行参数，根据所述运行参数得到训练集和预测集，并对晴天时太阳能电池板的运行参数数据进行归一化处理；二、结合归一化后的训练集搭建BP神经网络；三、根据自适应差分算法优化得到所述BP神经网络的初始权值和初始阈值；四、将优化得到的权值和阈值作为所述BP神经网络的初始权值和初始阈值，并利用所述训练集对所述BP神经网络进行训练；五、将所述预测集内的待预测数据输入所述BP神经网络内，根据所述BP神经网络输出的预测值与实际值进行对比，并评估预测结果的准确性。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南京航空航天大学，未经南京航空航天大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201711304116.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
