基于小波分析法与神经网络法的非平稳风速信号短期预测优化算法

• 作者: CHEN Chao 刘辉 李燕飞 田红旗
• 来源期刊: 中南大学学报（自然科学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 优化算法 风速预测 小波分析法 神经网络法
• 年，卷（期）: 2011,（9）
• 所属期刊栏目: 机械工程·控制科学与工程
• 页码范围: 2704-2711
• 分类号: U216
• 字数: 4502字
• 语种: 中文

摘要

为提高传统神经网络对非平稳风速的预测精度,提出一种基于小波分析法与神经网络法混合建模的优化算法.该优化方法引入小波分析法对实测非平稳风速信号进行分解,将非平稳性原始风速序列转化为多层较平稳分解风速序列,再利用BP神经网络对各分解层风速序列建立预测模型,最终加权各层预测结果获得风速超前多步预测结果.仿真结果表明;该优化算法实现了风速的高精度短期多步预测,将传统神经网络法对应超前步数的平均绝对相对误差分别提高了55.56％,32.43％和34.58％,其超前1步、3步和5步预测的风速平均相对误差分别为0.48％,1.50％和2.97％.优化网络具备信号分解与自学习能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田红旗	中南大学交通运输工程学院轨道交通安全教育部重点实验室	90	2657	31.0	49.0
2	李燕飞	中南大学交通运输工程学院轨道交通安全教育部重点实验室	16	320	7.0	16.0