基于小波分析法与神经网络法的非平稳风速信号短期预测优化算法

发布时间：2017-05-09 21:11

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【摘要】：为提高传统神经网络对非平稳风速的预测精度,提出一种基于小波分析法与神经网络法混合建模的优化算法。该优化方法引入小波分析法对实测非平稳风速信号进行分解,将非平稳性原始风速序列转化为多层较平稳分解风速序列,再利用BP神经网络对各分解层风速序列建立预测模型,最终加权各层预测结果获得风速超前多步预测结果。仿真结果表明:该优化算法实现了风速的高精度短期多步预测,将传统神经网络法对应超前步数的平均绝对相对误差分别提高了55.56%,32.43%和34.58%,其超前1步、3步和5步预测的风速平均相对误差分别为0.48%,1.50%和2.97%。优化网络具备信号分解与自学习能力。
【作者单位】： 中南大学交通运输工程学院轨道交通安全教育部重点实验室;莫纳什大学机械与航空工程系运动产生与分析实验室;
【关键词】： 优化算法 风速预测 小波分析法 神经网络法
【基金】：国家“十一五”科技支撑计划重点项目(2006BAC07B03) 国家留学基金资助项目(2009637066) 中南大学首批优秀博士学位论文扶植基金资助项目(2008yb044)
【分类号】：TK81
【正文快照】： 近年来,风速预测迅速成为国内外一个新兴的热门研究课题。因为其研究成果不仅可以直接运用于保障恶劣强风环境下的高速铁路列车行车安全[1?5],同时也是风力发电系统避免强风损毁风机、保障风电并网安全的核心内容之一[6?7]。在铁路行车领域中,强风是一种主要的自然灾害[3?5],

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本文编号：353310