10.19399/j.cnki.tpt.2017.06.007
基于导航融合算法的时间序列风功率预测
为提高风速风功的预测精度,使预测模型能适应更多预测任务,提高算法抗扰动能力,提出基于导航融合算法的时间序列风功率预测方法.首先建立ARIMA时间序列模型对风功进行预测,而后引入神经网络预测的结果,按导航融合算法对时间序列的输出进行调整.结果表明,采用导航融合算法的时间序列风功率预测模型提高了抗扰动能力,预测精度较为理想.
时间序列、神经网络、卡尔曼滤波、风功预测
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2018-05-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
19-20,25