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神经网络训练的梯度下降算法:应用在太阳能电池上

文摘

这本文处理的参数确定太阳能电池通过使用人工神经网络训练在每一个时间,另外,通过梯度下降算法的优化算法之一(Levenberg-Marquardt高斯牛顿,拟牛顿,最陡下降和共轭梯度)。这种决心的问题是不同的温度和辐照度值。训练过程是被保险人的最小化错误生成的网络输出。因此,从每个梯度下降算法获得的结果,我们进行了一次整体的训练算法之间的比较研究,以了解哪些人最好的表现。结果Levenberg-Marquardt算法给出了最佳潜在相比,梯度下降的其他研究优化算法

Fayrouz Dkhichi, Benyounes Oukarfi

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