基于小波分解和神经网络的非线性信号预测

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在信号处理中,非线性信号的预测是其一个重要内容。建立非线性信号预测模型对于揭示事物的本质和规律,以及指导人类生活具有重要的研究意义和实用价值。风速预测对于风电场管理具有重要意义,在风电并网中起着重要的作用。太阳对下垫面表面加热而触发的对流热泡导致了近地面层的湍流流动特征,因此风速存在很大的波动和扰动,故很难用单一的方法来预测。本文研究了预测站点的未来风速与历史风速以及周围站点历史风速的关系,建立了一种混合式多步风速预测模型,并与已有的风速预测模型进行了比较。本研究的数据来自中国东部山东的两个风电场。
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