登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
情景发电是可再生能源渗透率高的电力系统运行和规划的重要步骤。在本文中，提出了一种使用生成对抗性网络的数据驱动场景生成方法，该方法基于两个互连的深度神经网络，与基于概率模型的现有方法相比，我们的方法是数据驱动的，在时间和空间维度上捕获了大量相关资源的可再生能源生产模式。为了验证，我们使用了来自NREL积分数据集的风能和太阳能时间序列数据。证明所得，所提出的方法能够以完全多样的行为生成真实的风力和光伏
摘要：本文提出一种基于深度神经网络（DNN）的OFDM信号检测方法，通过数据驱动方式突破传统信道估计的局限。方法包含数据预处理（CP移除、FFT变换、实虚分离、归一化）、DNN网络设计（多层感知机结构）和模型训练（Adam优化器）三部分。MATLAB仿真表明，该方案在复杂信道条件下能有效提升信号检测性能，为5G等通信系统提供新思路。
深度神经网络(DNN)技术演进与应用解析 深度神经网络(DNN)作为人工智能的核心技术，经历了从感知机到深度学习的重大演进。本文系统介绍了DNN的基本原理、网络架构和训练算法，包括： 神经元模型和多层感知机(MLP)的基本结构 常用激活函数(如ReLU、Sigmoid等)的特性比较 深度学习网络从输入层到输出层的完整处理流程 通过代码示例展示了神经网络的实现方式，并分析了DNN在图像识别、自然语言
深度神经网络（Deep Neural Network, DNN）作为人工智能领域的核心技术，近年来在计算机视觉、自然语言处理、医疗诊断等领域取得了突破性进展。与传统机器学习模型相比，DNN通过多层非线性变换自动提取数据特征，解决了复杂模式识别的难题。本文将深入探讨DNN的定义、核心原理、在自然语言处理中的应用，并通过代码示例展示其实际部署方法。
然而，在复杂的通信环境中，OFDM-QPSK 信号会受到噪声、干扰等因素的影响，传统的信号检测方法在性能上存在一定的局限性。在基于 DNN 的 OFDM - QPSK 信号检测中，输入层接收经过处理的 OFDM-QPSK 信号特征，隐藏层对这些特征进行逐层提取和变换，输出层则输出检测结果。例如，对于一个简单的 MLP 模型，可能包含 3个隐藏层，每个隐藏层的神经元数量在 50 - 200 之间，激
1. **学习率设置不当**：如果学习率过高，可能会导致模型在优化过程中跳过最小值，甚至导致模型发散。2. **数据预处理问题**：数据中的异常值、缺失值或错误的数据预处理（如归一化不当）都可能导致模型训练过程中损失函数数值突然变高。7. **模型过拟合**：如果模型在训练集上表现良好，但在验证集或测试集上损失突然增加，可能是过拟合的迹象。3. **模型结构或初始化问题**：如果模型结构过于复杂或
