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基于小波分析法与神经网络法的非平稳风速信号短期预测优化算法
被引量：
21
1
作者
刘辉
田红旗
+1 位作者
李燕飞
CHEN Chao
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第9期2704-2711,共8页
为提高传统神经网络对非平稳风速的预测精度,提出一种基于小波分析法与神经网络法混合建模的优化算法。该优化方法引入小波分析法对实测非平稳风速信号进行分解,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,再利用BP神经网络...
为提高传统神经网络对非平稳风速的预测精度,提出一种基于小波分析法与神经网络法混合建模的优化算法。该优化方法引入小波分析法对实测非平稳风速信号进行分解,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,再利用BP神经网络对各分解层风速序列建立预测模型,最终加权各层预测结果获得风速超前多步预测结果。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,将传统神经网络法对应超前步数的平均绝对相对误差分别提高了55.56%,32.43%和34.58%,其超前1步、3步和5步预测的风速平均相对误差分别为0.48%,1.50%和2.97%。优化网络具备信号分解与自学习能力。
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关键词
优化算法
风速预测
小波分析法
神经网络法
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题名
基于小波分析法与神经网络法的非平稳风速信号短期预测优化算法
被引量：
21
1
作者
刘辉
田红旗
李燕飞
CHEN Chao
机构
中南
大学
交通运输
工程
学院轨道交通安全教育部重点
实验室
莫纳什大学机械与航空工程系运动产生与分析实验室
出处
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第9期2704-2711,共8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)
中南大学首批优秀博士学位论文扶植基金资助项目(2008yb044)
文摘
为提高传统神经网络对非平稳风速的预测精度,提出一种基于小波分析法与神经网络法混合建模的优化算法。该优化方法引入小波分析法对实测非平稳风速信号进行分解,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,再利用BP神经网络对各分解层风速序列建立预测模型,最终加权各层预测结果获得风速超前多步预测结果。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,将传统神经网络法对应超前步数的平均绝对相对误差分别提高了55.56%,32.43%和34.58%,其超前1步、3步和5步预测的风速平均相对误差分别为0.48%,1.50%和2.97%。优化网络具备信号分解与自学习能力。
关键词
优化算法
风速预测
小波分析法
神经网络法
Keywords
optimization algorithm
wind speed forecast
wavelet analysis method
neural networks method
分类号
U216 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于小波分析法与神经网络法的非平稳风速信号短期预测优化算法
刘辉
田红旗
李燕飞
CHEN Chao
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
21
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