期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于小波分析法与滚动式时间序列法的风电场风速短期预测优化算法
被引量：
36
1
作者
刘辉
田红旗
李燕飞
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第1期370-375,共6页
为实现风电场风速的超前多步高精度预测,提出一种基于小波分析法与滚动式时间序列法混合建模的优化算法。该优化算法引入小波分析法对风电场实测非平稳风速序列进行分解重构计算,将非平稳性原始风速序列转化为多层较平稳分解风速序列,...
为实现风电场风速的超前多步高精度预测,提出一种基于小波分析法与滚动式时间序列法混合建模的优化算法。该优化算法引入小波分析法对风电场实测非平稳风速序列进行分解重构计算,将非平稳性原始风速序列转化为多层较平稳分解风速序列,利用对传统时间序列分析法改进后的滚动式时间序列法对各分解层风速序列建立非平稳时序预测模型,并通过模型方程实现超前多步滚动式预测计算。仿真结果表明:该优化算法实现了风速的高精度短期多步预测,将传统时间序列分析法对应超前1步、3步、5步的预测精度分别提高了54.22%,26.44%和19.38%,其预测的平均相对误差分别为1.14%,3.06%和4.41%;优化算法具有较强的细分与自学习能力。
展开更多
关键词
风速预测
滚动式时间序列法
小波分析
法
时间
序列
分析
法
优化算
法
在线阅读
下载PDF
职称材料
青藏铁路格拉段沿线风速短时预测方法
被引量：
22
2
作者
潘迪夫
刘辉
+1 位作者
李燕飞
梁海啸
《中国铁道科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第5期129-133,共5页
青藏铁路大风监测预警系统采用时间序列法实现沿线风速的短时预测。利用时间序列法对经过1min平均化处理后的非平稳实测风速序列建立ARIMA(11,1,0)模型,进行超前3步预测计算,获取第3 min平均预测风速,预测平均绝对误差为2.237 2 m.s-1...
青藏铁路大风监测预警系统采用时间序列法实现沿线风速的短时预测。利用时间序列法对经过1min平均化处理后的非平稳实测风速序列建立ARIMA(11,1,0)模型,进行超前3步预测计算,获取第3 min平均预测风速,预测平均绝对误差为2.237 2 m.s-1。针对时间序列法第3 min平均预测风速精度低的问题,采用提出的滚动式时间序列法修正时间序列法预测计算步骤,重新获取第3 min平均预测风速,预测平均绝对误差减小为1.1670 m.s-1。使用最小二乘法拟合样本每分钟内最大实测风速和该分钟平均风速的相关系数K,通过K为1.142 8修正滚动式时间序列法第3 min平均预测风速,获取滚动时间序列法第3 min最大预测风速,预测平均绝对误差为2.090 4 m.s-1。滚动式时间序列法第3 min平均风速、最大风速的两者预测均满足精度要求。滚动式时间序列法已经在系统中使用。
展开更多
关键词
青藏铁路
大风监测预警系统
风速预测
时间
序列
法
滚动式时间序列法
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于小波分析法与滚动式时间序列法的风电场风速短期预测优化算法
被引量：
36
1
作者
刘辉
田红旗
李燕飞
机构
中南大学交通运输工程学院
出处
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第1期370-375,共6页
基金
国家“十一五”科技支撑计划重点项目(2006BAC07B03)
国家留学基金资助项目(2009637066)
中南大学优秀博士学位论文扶植基金资助项目(CSU084201010)
文摘
为实现风电场风速的超前多步高精度预测,提出一种基于小波分析法与滚动式时间序列法混合建模的优化算法。该优化算法引入小波分析法对风电场实测非平稳风速序列进行分解重构计算,将非平稳性原始风速序列转化为多层较平稳分解风速序列,利用对传统时间序列分析法改进后的滚动式时间序列法对各分解层风速序列建立非平稳时序预测模型,并通过模型方程实现超前多步滚动式预测计算。仿真结果表明:该优化算法实现了风速的高精度短期多步预测,将传统时间序列分析法对应超前1步、3步、5步的预测精度分别提高了54.22%,26.44%和19.38%,其预测的平均相对误差分别为1.14%,3.06%和4.41%;优化算法具有较强的细分与自学习能力。
关键词
风速预测
滚动式时间序列法
小波分析
法
时间
序列
分析
法
优化算
法
Keywords
wind speed forecast
rolling time series method
wavelet analysis method
time series method
optimization algorithm
分类号
TK81 [动力工程及工程热物理—流体机械及工程]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
青藏铁路格拉段沿线风速短时预测方法
被引量：
22
2
作者
潘迪夫
刘辉
李燕飞
梁海啸
机构
中南大学交通运输工程学院
中南大学轨道交通安全教育部重点实验室
出处
《中国铁道科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第5期129-133,共5页
基金
"十一五"国家科技支撑计划重点项目(2006BAC07B03)
铁道部科技研究开发计划项目(2006G040-A)
文摘
青藏铁路大风监测预警系统采用时间序列法实现沿线风速的短时预测。利用时间序列法对经过1min平均化处理后的非平稳实测风速序列建立ARIMA(11,1,0)模型,进行超前3步预测计算,获取第3 min平均预测风速,预测平均绝对误差为2.237 2 m.s-1。针对时间序列法第3 min平均预测风速精度低的问题,采用提出的滚动式时间序列法修正时间序列法预测计算步骤,重新获取第3 min平均预测风速,预测平均绝对误差减小为1.1670 m.s-1。使用最小二乘法拟合样本每分钟内最大实测风速和该分钟平均风速的相关系数K,通过K为1.142 8修正滚动式时间序列法第3 min平均预测风速,获取滚动时间序列法第3 min最大预测风速,预测平均绝对误差为2.090 4 m.s-1。滚动式时间序列法第3 min平均风速、最大风速的两者预测均满足精度要求。滚动式时间序列法已经在系统中使用。
关键词
青藏铁路
大风监测预警系统
风速预测
时间
序列
法
滚动式时间序列法
Keywords
Qinghai-Tibet Railway
Strong wind monitoring and warning system
Wind speed forecast
Time series method
Rolling time series method
分类号
U298.12 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于小波分析法与滚动式时间序列法的风电场风速短期预测优化算法
刘辉
田红旗
李燕飞
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
36
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
青藏铁路格拉段沿线风速短时预测方法
潘迪夫
刘辉
李燕飞
梁海啸
《中国铁道科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
22
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
