基于自适应Elman神经网络的短期风电功率预测

摘要：

针对BP神经网络动态性能的不足、适应性较差的问题,提出了基于自适应Elman神经网络的短期风电功率预测模型.通过对比不同隐含层数的Elman预测模型的预测误差,选取最小误差的隐含层数作为自适应Elman预测模型的隐含层数;根据不同的训练集和预测集的输入,自动调节Elman隐含层节点数,实现隐含层节点数的自适应,寻求具有最佳隐含层节点数的预测模型,提高了风电功率预测精度.

关键词：短期风电功率预测、不同隐含层数、隐含层节点数的自适应、自适应Elman神经网络模型

所属期刊栏目：30

分类号：TB551(声学工程)

在线出版日期：2014-05-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：102-107