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电力被普遍认为是增强生活水平的关键因素。因此，安全的电能消耗对于有效的国家能源管理至关重要。要这样做，需要对电力需求进行细致的评估。通过可行性研究找到可行的位置，并测量当地风速是建立植物风能之前的必要步骤。风速和模拟的估计可以用于进行这些评估。这项研究使用了人工神经网络（ANN），其中包括Levenberg-Marquardt（LM）学习算法来估计利比亚市Dernah的风速。利比亚气象中心的一年数据已用于训练，测试和验证ANN以预测小时风速。通过神经元计数为10、20、30、40和50，对ANN的结构进行了评估，从而使我们能够确定神经元的最佳数量以进行准确的预测。使用从Levenberg-Marquardt方法（LMA）获得的结果以及均方误差（MSE）和确定系数（R²）进行估计分析。结果表明，具有10个神经元的Levenberg-Marquardt方法表现最佳，R2的值为0.99661，MSE为0.000250。这些发现证实，可以在合理的范围内计算风速，因为它们表明基于可用的微不足道的气象数据的风速估计几乎与测量值匹配。
利用人工神经网络达到风速...
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