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基于相空间重构的神经网络短期风速预测
被引量：
17
1
作者
廖志强
李太福
+2 位作者
余德均
程杨
姚立忠
《江南大学学报（自然科学版）》
CAS
2012年第1期14-18,共5页
针对风速具有较强的混沌特性,预测难度较大,提出了一种基于相空间重构的神经网络短期风速预测方法:对数据进行小波降噪,运用互信息法和虚假最近邻点法确定最佳的延迟时间和嵌入维数,对样本空间进行重构,使新的样本能够表征原始时间序列...
针对风速具有较强的混沌特性,预测难度较大,提出了一种基于相空间重构的神经网络短期风速预测方法:对数据进行小波降噪,运用互信息法和虚假最近邻点法确定最佳的延迟时间和嵌入维数,对样本空间进行重构,使新的样本能够表征原始时间序列动态特性,更能反映风速变化特性。在此基础上运用BP神经网络进行短期风速预测。实验结果表明短期风速预测精度得到提高。
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关键词
相空间重构
互信息法
虚假最近邻点法
BP神经网络
风速预测
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职称材料
题名
基于相空间重构的神经网络短期风速预测
被引量：
17
1
作者
廖志强
李太福
余德均
程杨
姚立忠
机构
西安石油大学电子工程学院
重庆
科技学院电气与信息学院
重庆电力高等专科学校实践教学部
重庆
市农业
科学
院
出处
《江南大学学报（自然科学版）》
CAS
2012年第1期14-18,共5页
基金
国家自然科学基金项目(51075418)
重庆市自然科学基金项目(CSTC2008BB2356)
文摘
针对风速具有较强的混沌特性,预测难度较大,提出了一种基于相空间重构的神经网络短期风速预测方法:对数据进行小波降噪,运用互信息法和虚假最近邻点法确定最佳的延迟时间和嵌入维数,对样本空间进行重构,使新的样本能够表征原始时间序列动态特性,更能反映风速变化特性。在此基础上运用BP神经网络进行短期风速预测。实验结果表明短期风速预测精度得到提高。
关键词
相空间重构
互信息法
虚假最近邻点法
BP神经网络
风速预测
Keywords
phase space reconstruction
mutual information method
false nearest neighbor
BP-NN
wind speed forecast
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于相空间重构的神经网络短期风速预测
廖志强
李太福
余德均
程杨
姚立忠
《江南大学学报（自然科学版）》
CAS
2012
17
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