基于修正灰色残差算法的风廓线质量控制

发布时间：2019-08-13 13:20

【摘要】：为了研究时间域上风廓线数据的质量控制问题,采用后向传播神经网络修正灰色算法残差的方法(BP-GM),进行了理论分析和实验验证。使用反向传播神经网络训练历史风廓线数据的灰色残差,取得了风廓线质量控制数据。结果表明,当相对误差和后验差比值越小、精度越接近1时,质量控制效果越好;BP-GM法能有效地降低风廓线数据控制残差,提高精度。这一结果对风廓线质量控制是有帮助的。
[Abstract]:In order to study the quality control of wind profile data in time domain, the backward propagation neural network (BP-GM) is used to correct the residual error of grey algorithm, and the theoretical analysis and experimental verification are carried out. The grey residual of historical wind profile data is trained by back propagation neural network, and the quality control data of wind profile are obtained. The results show that the smaller the ratio of relative error to posterior error is and the closer the accuracy is to 1, the better the quality control effect is, and the BP-GM method can effectively reduce the residual error of wind profile data and improve the accuracy. This result is helpful to the quality control of wind profile.
【作者单位】： 成都理工大学信息科学与技术学院;西南技术物理研究所;
【分类号】：TN958.98;TP183

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2526157