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基于改进CEEMD-CS-ELM的短期风速预测
被引量：
20
1
作者
高桂革
原阔
+1 位作者
曾宪文
郑炳杰
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第7期284-289,共6页
针对风速序列非线性对预测结果的影响,提出一种基于改进互补集合经验模态分解和极限学习机的风速预测模型。首先对风速序列进行改进互补集合经验模态分解,并利用相空间重构得到若干新的时间序列,以降低风速序列的不平稳性。通过改进布...
针对风速序列非线性对预测结果的影响,提出一种基于改进互补集合经验模态分解和极限学习机的风速预测模型。首先对风速序列进行改进互补集合经验模态分解,并利用相空间重构得到若干新的时间序列,以降低风速序列的不平稳性。通过改进布谷鸟算法矫正极限学习机模型的输入参数,预测处理后的风速序列。通过实例仿真,比较改进前后不同模型的相对误差,说明该文预测模型的合理性。
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关键词
风速
预测分析
互补集合经验模态分解
布谷鸟算法
相空间重构
极限学习机
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职称材料
题名
基于改进CEEMD-CS-ELM的短期风速预测
被引量：
20
1
作者
高桂革
原阔
曾宪文
郑炳杰
机构
上海电机学院电气学院
上海电机学院电子信息学院
华润新
能源
(
大同
)
风能
有限公司
出处
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第7期284-289,共6页
文摘
针对风速序列非线性对预测结果的影响,提出一种基于改进互补集合经验模态分解和极限学习机的风速预测模型。首先对风速序列进行改进互补集合经验模态分解,并利用相空间重构得到若干新的时间序列,以降低风速序列的不平稳性。通过改进布谷鸟算法矫正极限学习机模型的输入参数,预测处理后的风速序列。通过实例仿真,比较改进前后不同模型的相对误差,说明该文预测模型的合理性。
关键词
风速
预测分析
互补集合经验模态分解
布谷鸟算法
相空间重构
极限学习机
Keywords
wind speed
predictive analytics
complementary ensemble empirical mode decomposition(CEEMD)
cuckoo search evolutionary algorithms
phase-space reconstruction
extreme learning machine(ELM)
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进CEEMD-CS-ELM的短期风速预测
高桂革
原阔
曾宪文
郑炳杰
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
20
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