【摘 要】
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为了提高风速的波动性与随机性预测精度,提出小波分析和神经网络组合的风速预测模型.该方法利用小波分解将风速分解为一列频率不相同的分量,并利用二插值进行重构;根据各个分
【机 构】
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湖北工业大学太阳能高效利用湖北省协同创新中心,湖北工业大学电气与电子工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61601176),湖北省自然科学基金资助项目(2016CFB512).
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为了提高风速的波动性与随机性预测精度,提出小波分析和神经网络组合的风速预测模型.该方法利用小波分解将风速分解为一列频率不相同的分量,并利用二插值进行重构;根据各个分量的频率特征,选择合适的模型分别进行预测;高频分量采用组合神经网络预测,低频分量采用合适的单一模型直接进行预测;将各预测值叠加得到最终预测值.算例分析表明:相较于单一预测模型,所提方法的预测精度得到大幅提升,更加贴近实际风速曲线,预测结果更具可靠性.
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