【摘 要】
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针对风电场风速数据中大量连续缺失数据的插值问题,提出了一种基于自适应变异粒子群优化(PSO)的分形插值算法。首先,在粒子群优化算法中引入变异因子,增强粒子的多样性,提高算法搜索精度;其次,通过自适应变异粒子群优化算法来得到分形插值算法中垂直比例因子参数的最佳取值;最后,对两组不同趋势和变化特征的数据集进行分形插值计算分析,并把所提算法与Lagrange插值和三次样条插值方法进行对比。结果表明:分形
【机 构】
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兰州理工大学计算机与通信学院,兰州理工大学理学院
【基金项目】
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中国博士后科学基金面上一等资助项目(2014M560371),兰州理工大学红柳杰出人才计划项目(J201304)
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针对风电场风速数据中大量连续缺失数据的插值问题,提出了一种基于自适应变异粒子群优化(PSO)的分形插值算法。首先,在粒子群优化算法中引入变异因子,增强粒子的多样性,提高算法搜索精度;其次,通过自适应变异粒子群优化算法来得到分形插值算法中垂直比例因子参数的最佳取值;最后,对两组不同趋势和变化特征的数据集进行分形插值计算分析,并把所提算法与Lagrange插值和三次样条插值方法进行对比。结果表明:分形插值不仅可以保持风速曲线的整体波动特性和局部特征,而且比传统插值方法的精度更高;在基于Dataset A
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