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基于分形优化的VMD和GA-BP的短期风速预测
被引量：
9
1
作者
全一鸣
喻敏
+1 位作者
王文波
魏来
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期436-446,共11页
该文首次提出基于分形优化的变分模态分解(VMD)和遗传算法(GA)改进的反向传播神经网络(BP)模型的短期风速预测方法。首先使用计盒维数算法优化VMD分解层数,然后针对风速序列的非平稳性,利用优化后的VMD分解原始风速序列得到较平稳风速...
该文首次提出基于分形优化的变分模态分解(VMD)和遗传算法(GA)改进的反向传播神经网络(BP)模型的短期风速预测方法。首先使用计盒维数算法优化VMD分解层数,然后针对风速序列的非平稳性,利用优化后的VMD分解原始风速序列得到较平稳风速子序列,最后采用遗传算法改进的BP神经网络分别训练预测各模态分量,并通过叠加所有分量预测值得到最终预测结果。使用该方法对美国某风电场风速进行预测,将预测结果与BP、VMD-ARMA、VMD-LSTM、VMD-BP、基于分形优化VMD-BP模型对比,并选取MAE、RMSE、MAPE这3种评价指标分别评价上述6个模型。结果表明:使用基于分形优化的VMD-GA-BP模型能显著提高预测效果,降低风速预测误差。
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关键词
分形维数
变分模态分解
反向传播网络
短期风速预测
遗传算法
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题名
基于分形优化的VMD和GA-BP的短期风速预测
被引量：
9
1
作者
全一鸣
喻敏
王文波
魏来
机构
武汉科技大学理学院
冶金工业过程系统科学湖北省重点实验室(武汉科技大学)
出处
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期436-446,共11页
基金
国家自然科学基金(61671338)
冶金工业过程系统科学湖北省重点实验室基金重点项目(Y202007,Z201901)
大学生创新训练项目(S202110488050)。
文摘
该文首次提出基于分形优化的变分模态分解(VMD)和遗传算法(GA)改进的反向传播神经网络(BP)模型的短期风速预测方法。首先使用计盒维数算法优化VMD分解层数,然后针对风速序列的非平稳性,利用优化后的VMD分解原始风速序列得到较平稳风速子序列,最后采用遗传算法改进的BP神经网络分别训练预测各模态分量,并通过叠加所有分量预测值得到最终预测结果。使用该方法对美国某风电场风速进行预测,将预测结果与BP、VMD-ARMA、VMD-LSTM、VMD-BP、基于分形优化VMD-BP模型对比,并选取MAE、RMSE、MAPE这3种评价指标分别评价上述6个模型。结果表明:使用基于分形优化的VMD-GA-BP模型能显著提高预测效果,降低风速预测误差。
关键词
分形维数
变分模态分解
反向传播网络
短期风速预测
遗传算法
Keywords
fractal dimension
variational mode decomposition
back propagation network
short-term wind speed prediction
genetic algorithms
分类号
O29 [理学—应用数学]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
基于分形优化的VMD和GA-BP的短期风速预测
全一鸣
喻敏
王文波
魏来
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
9
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