三种方法在风速预测中的应用研究

• 作者: 刘永前 杨勇平 韩爽
• 来源期刊: 华北电力大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 风速预测 应用比较 持续法 差分自回归滑动平均模型 神经网络 相关性分析
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 页码范围: 57-61
• 页数: 5页
• 分类号: TM614
• 字数: 3642字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-2691.2008.03.012

摘要

对持续法、ARIMA和BP网络三种方法在提前1 h风速预测中的应用进行了研究和比较.为消除季节对预测结果的影响,针对一年12个月分别建立预测模型;认为风速具有不平稳性,应该对原始风速序列进行差分处理;通过对样本数据进行相关性分析来确定神经网络的输入神经元个数;结果表明:大多数情况下,ARIMA模型和BP网络模型的预测结果都好于持续法,并且BP一般都好于ARIMA;但也有持续法好于ARIMA和BP网络模型的情况.不能笼统地说某个方法优于另外一个方法,应该根据具体情况进行分析和判断,选择合适的模型种类,以取得最优预测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨勇平	华北电力大学能源与动力工程学院	313	4455	36.0	53.0
2	刘永前	华北电力大学能源与动力工程学院	36	674	14.0	25.0
3	韩爽	华北电力大学能源与动力工程学院	15	439	9.0	15.0