基于经验模式分解和神经网络的短期风速组合预测.pdf.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 4O卷第 10期 2012年 5月 16日电力系统保护与控制 Power System Protection and Control 、,_01.40 No.10 M ay 16,2012 基于经验模式分解和神经网络的短期风速组合预测王韶,杨江平,李逢兵,刘庭磊(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(EMD) 和神经网络相结合的短期风速组合预测模型。该方法运用 EMD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;将各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 EM D and ANN WANG Shao ,YANG Jiang.ping ,LI Feng.bing ,LIU Ting.1ei f 1.State ... 内容来自转载请标明出处.

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