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摘要:
风的演变具有混沌特性,论文以混沌相空间重构理论为基础,应用神经网络技术进行风速短期预测。采用互信息法和饱和关联维数法分别计算最佳的延迟时间和嵌入维数,将原风速时间序列数据进行相空间重构,并用wolf法计算最大Lyapunov指数对时间序列的混沌特性进行判别。论文利用神经网络建立风速预测模型,并进行多步滚动式短期风速预测。论文还进行了仿真实验,实验结果初步验证了基于混沌理论的神经网络预测模型在风速短步长预测方面的效果。
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文献信息
篇名 基于混沌理论与神经网络的短期风速滚动预测
来源期刊 电测与仪表 学科 工学
关键词 短期风速预测 滚动式多步预测 混沌相空间重构 神经网络
年,卷(期) 2013,(7) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 16-20
页数 5页 分类号 TM614
字数 3487字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陆金桂 南京工业大学机械与动力工程学院 96 717 14.0 23.0
2 杜杰 南京信息工程大学计算机与软件学院 21 96 5.0 8.0
3 王雷 南京工业大学机械与动力工程学院 10 17 2.0 4.0
4 华琦 南京工业大学自动化与电气工程学院 2 10 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
短期风速预测
滚动式多步预测
混沌相空间重构
神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电测与仪表
半月刊
1001-1390
23-1202/TH
大16开
哈尔滨市松北区创新路2000号
14-43
1964
chi
出版文献量(篇)
7685
总下载数(次)
22
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