基于导航融合算法的时间序列风功率预测

摘要：

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.

关键词：时间序列、神经网络、卡尔曼滤波、风功预测

所属期刊栏目：34

在线出版日期：2018-05-30（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：19-20,25