【摘 要】
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针对光功率时间序列的非线性、时变性的复杂特性，设计基于小波变换的光功率时间序列预处理解析算法，构建ARMA—RBF组合预测模型，并提出一种训练因子调整RBF神经网络的训练频率来
【机 构】
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东北电力大学信息工程学院,吉林省电力有限公司
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针对光功率时间序列的非线性、时变性的复杂特性，设计基于小波变换的光功率时间序列预处理解析算法，构建ARMA—RBF组合预测模型，并提出一种训练因子调整RBF神经网络的训练频率来优化组合模型，最终实现光功率的预测。实验结果表明，该组合模型的预测精度较ARMA模型提高了40．2％，较RBF模型提高了28．3％。
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