基于小波变换的ARMA-RBF光功率组合预测

• 作者: 姜万昌 杨旸 隋吉生
• 来源期刊: 光通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 光功率预测 ARMA-RBF 人工神经网络 小波变换 训练因子
• 年，卷（期）: 2013,（12）
• 所属期刊栏目: 光器件
• 页码范围: 29-31
• 页数: 3页
• 分类号: TN929.11
• 字数: 2393字
• 语种: 中文

摘要

针对光功率时间序列的非线性、时变性的复杂特性,设计基于小波变换的光功率时间序列预处理解析算法,构建ARMA-RBF组合预测模型,并提出一种训练因子调整RBF神经网络的训练频率来优化组合模型,最终实现光功率的预测.实验结果表明,该组合模型的预测精度较ARMA模型提高了40.2％,较RBF模型提高了28.3％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜万昌	东北电力大学信息工程学院	15	16	2.0	3.0
2	杨旸	东北电力大学信息工程学院	1	7	1.0	1.0
3	隋吉生		20	132	7.0	9.0