基于气象因子与误差修正的改进卷积神经网络短期风速预测模型

摘要：

针对目前神经网络短期预测风速收敛困难以及精度不高的问题,提出一种基于气象因子与误差修正的多尺度卷积神经网络(ME-MCNN)短期风速预测模型.选用我国北部某地区历史风速、日照、温度、湿度和气体压强作为预测模型输入变量进行仿真.结果 表明,ME-MCNN模型较BP神经网络与传统卷积神经网络模型具有更高的预测精度.

关键词：短期风速预测、气象因子、误差修正、多尺度、卷积神经网络

所属期刊栏目：42

分类号：TM614(发电、发电厂)

资助基金：国家自然科学基金项目No.N11372071

在线出版日期：2020-04-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：61-63