【摘 要】
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基于风速时间序列内在规律特性,为改善经验模态分解(EMD)模态混叠现象,提出基于集成经验模态分解(EEMD)的风速组合预测模型.同时,针对预测模型参数选择问题,将量子力学的思想
【机 构】
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华中科技大学水电与数字化工程学院,西澳大利亚大学电气电子及计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金;湖北省自然科学基金重点项目
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基于风速时间序列内在规律特性,为改善经验模态分解(EMD)模态混叠现象,提出基于集成经验模态分解(EEMD)的风速组合预测模型.同时,针对预测模型参数选择问题,将量子力学的思想引入细菌觅食优化的繁殖算子中,结合量子空间下概率分布模型完成参数寻优.4种算法的参数优化结果表明,改进算法具有更好的全局寻优性能并能提高模型泛化能力.将其应用于组合预测模型中,仿真表明,基于EEMD预测模型能较好地消除EMD的模态混叠现象,具有更高的预测精度.
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