基于abaqus的有限元分析和应用(庄茁)

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基于BP神经网络对带有噪声的二阶系统的辨识预测，采用典型的三层网络拓扑结构即输入层、隐含层和输出层，利用最小均方误差和梯度下降法，通过误差的反向传播来不断调整系统的权值阈值，使网络输出不断地逼近实际系统的输出，仿真结果表明BP网络达到了预期辨识的精度效果，实现了非线性系统的辨识预测。

本程序为9节点连续潮流计算。（百度百科）连续潮流需要注意的问题：1 连续潮流中两个重要的问题是：连续参数的选择和步长的确定。参数选取不正确或是步长不合理都会导致潮流不收敛。2 连续潮流所求出的负荷裕度是针对特定网络状态和特定的负荷增长方式而言的。当增长方式改变或是网络结构或是参数发生改变后，连续潮流求出的负荷裕度是会改变的。3 至今为止，出现了基于负荷增长的连续潮流、基于网络断线故障的连续潮流等。

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