基于关联规则的PSO-Elman短期风速预测

发布时间：2018-01-12 03:13

  本文关键词：基于关联规则的PSO-Elman短期风速预测　出处：《计算机工程与应用》2017年23期 　论文类型：期刊论文

  更多相关文章： 短期风速预测 关联规则 粒子群优化算法 Elman神经网络

【摘要】：传统神经网络在短期风速预测中,存在易陷入局部极值和动态性能不足等问题,从而导致风速预测精度较低。为了提高风速预测精度,提出一种基于关联规则的粒子群优化Elman神经网络风速预测模型。利用粒子群算法优化Elman神经网络模型参数,以提高算法的收敛速度,避免陷入局部极值,以得到最优的预测值。同时结合关联规则分析考虑气象因素,采用Apriori算法对风速与其他气象因素进行关联规则挖掘,并利用得到的关联规则对风速预测值进行修正与补偿。实验结果表明,所提出的预测模型的预测效果比传统模型的效果更佳,同时验证了结合关联规则考虑气象因素能够降低风速预测误差。
[Abstract]:In order to improve the forecasting precision of wind speed , an Elman neural network wind speed prediction model is proposed to improve the accuracy of wind speed prediction . To improve the accuracy of wind speed prediction , an Elman neural network wind speed prediction model based on correlation rule is proposed .

【作者单位】： 长沙理工大学计算机与通信工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.51277015)
【分类号】：TM614;TP18
【正文快照】： 风能作为一种清洁的可再生能源[1],是解决当今能和可控性。源和环境问题的有效手段之一。风力发电目前已得到目前,风电功率预测的方法主要有时间序列法,神社会的普遍重视和大力发展。但风的随机性和波动性经网络法,卡尔曼滤波,空间相关性[4-6]等。其中神经网会导致风功率的不

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本文编号：1412432