【摘 要】
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针对风速的随机性、间歇性和季节性特点,研究了一种基于小波变换和人工神经网络的风速预报方法:通过小波变换识别风速信号的主要频率成分并提取有效信息;应用人工神经网络的
【机 构】
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华中科技大学水电与数字化工程学院,
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针对风速的随机性、间歇性和季节性特点,研究了一种基于小波变换和人工神经网络的风速预报方法:通过小波变换识别风速信号的主要频率成分并提取有效信息;应用人工神经网络的自学习和自适应功能,实现面临时间窗风速信号小波系数与未来时段风速信号之间的复杂非线性映射关系。仿真分析表明,该方法能适应不同的季节和自然环境,并具有较高的预报精度。
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