一种风电短期功率预测的深层神经网络组合模型的算法。通过对采集西北某风电场的历史观测数据、数值天气预报（Numerical Weather Prediction，NWP）数据进行建模、分析。再将数据进行离散，将采集的风电数据转型成为卷积神经网络的海量输入。

然后结合灰狼优化算法对搭建的卷积神经网络模型的参数进行初始化优化。最终采用BP神经网络对整个组合模型微调后对预测值再进行偏差二次修正，最终得出GWO-BP-CNN-ec的风电功率预测组合模型。

基于GWO-BP-CNN-ec的组合模型预测效果优于单一CNN，GWO-CNN及GWO-BP-CNN，然后对比了基于BP、Elman、小波神经网络的浅层网络预测模型与基于CNN的深层网络组合预测模型的预测效果，验证出了深层CNN网络在预测方面的精度优势，在高风速段时尤为明显。证明深层卷积神经网络组合模型对风电短期功率预测精度的提升有显著作用。

快速PCB设计中强烈推荐应用多层PCB电路板。多层PCB电路板分派里层专门针对给开关电源和地，具备以内优势：

开关电源十分平稳;

电源电路特性阻抗大幅度减少;

布线总长度大幅度减短。

多层PCB电路板的费用比单面PCB电路板高，但是一旦将PCB电路板微型化、减少噪音的便捷性等其它要素列入考虑时，多层PCB电路板与单面PCB电路板二者的费用差别并没有预估的高。

统计数据来纯粹测算PCB电路板的面积费用时，每元可卖两层PCB电路板面积约为462平方毫米的样子，4层PCB电路板则为27平方毫米，换句话说设计方案一样的电源电路，一旦4层PCB电路板的使用的面积能减少到两层板的1/2，那费用就与两层PCB电路板一样。

批量化多层会危害PCB电路板的企业面积费用，但是尚不至于有4倍的差价，一旦产生4倍之上的差价时，要是能想方设法减缩PCB电路板的使用的面积，并想方设法降至两层板的1/4以内就可以了。

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