基于流形算法与RBF网络的超短期风速预测

摘要：

传统的风速预测方法往往通过经验来确定模型结构,未考虑输入变量选取、系统的动态特性等问题,导致系统在不同时间尺度下的动态特性没有得以充分反映,降低模型的推广泛化能力.针对上述问题,提出一种基于流形算法和RBF网络相结合的方法,通过模型结构设计和本质特征提取等方法,增加模型预测结果的稳定性和鲁棒性,以提高模型的推广能力.以华东某风电场数据进行实验分析,结果表明,与传统风速预测方法相比,该模型结构选择方法可提高模型计算效率,降低样本复杂度,能够得到更好的预测效果.

关键词：超短期风速预测、模型结构选择、RBF网络、流形算法、机器学习

所属期刊栏目：43

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2017-12-14（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：317-321