基于经验模式分解和神经网络的短期风速组合预测.pdf

  本文关键词：基于经验模式分解和神经网络的短期风速组合预测，由笔耕文化传播整理发布。

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第40卷第10期电力系统保护与控瑚 V01.40No.10 1111生i旦!!旦旦!!!!!!!!!翌￡121111111竺!鱼殳!!竺! 坚型!!:!!!!基于经验模式分解和神经网络的短期风速组合预测王韶1,杨江平1,李逢兵1,刘庭磊2(1.输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室(重庆大学电气工程学院),重庆400044;2.重庆南岸供电局,重庆400060)摘要:风速时间序列具有很强的间歇性和随机性,属于非平稳时间序列。为提高预测精度,提出了经验模式分解法(EMl))和神经网络相结合的短期风速组合预测模型。该方法运用ENID将风速序列分解为一系列不同频率的相对平稳的分量,减少了不同特征信息之间的干扰;根据各个分量的变化规律,选择合适的神经网络模型来分别预测,对高频分量采用神经网络组合预测模型,低频分量采用合适的预测模型直接进行预测;将备分量预测值叠加得到最终预测值。算例结果表明,所提方法与单一的径向基神经网络模型(RBF)和支持向量机模型(SVM)相比,预测精度得到了大幅度的提高.关键词:短期预测;经验模式分解;径向基神经网络;支持向量机;广义回归神经网络;组合预测Short-term wind speed forecasting based on EMD and ANNWANG Sha01,YANG Jiang-pin91,LI Feng.bin91,LIU Ting一1ei2(I.StateKeyLaboratoryofP... 内容来自转载请标明出处.

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