采用小波分析和神经网络的短期风速组合预测

摘要：

为了提高风速的波动性与随机性预测精度,提出小波分析和神经网络组合的风速预测模型.该方法利用小波分解将风速分解为一列频率不相同的分量,并利用二插值进行重构;根据各个分量的频率特征,选择合适的模型分别进行预测;高频分量采用组合神经网络预测,低频分量采用合适的单一模型直接进行预测;将各预测值叠加得到最终预测值.算例分析表明:相较于单一预测模型,所提方法的预测精度得到大幅提升,更加贴近实际风速曲线,预测结果更具可靠性.

关键词：短期预测、小波分析、径向基神经网络、Elman神经网络、广义回归神经网络

所属期刊栏目：40

分类号：TM614(发电、发电厂)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61601176;湖北省自然科学基金资助项目2016CFB512

在线出版日期：2019-07-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：556-560