10.3969/j.issn.1002-5561.2013.12.009
基于小波变换的ARMA-RBF光功率组合预测
针对光功率时间序列的非线性、时变性的复杂特性,设计基于小波变换的光功率时间序列预处理解析算法,构建ARMA-RBF组合预测模型,并提出一种训练因子调整RBF神经网络的训练频率来优化组合模型,最终实现光功率的预测.实验结果表明,该组合模型的预测精度较ARMA模型提高了40.2%,较RBF模型提高了28.3%.
光功率预测、ARMA-RBF、人工神经网络、小波变换、训练因子
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TN929.11
2014-01-23(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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