基于回归分析与BP神经网络的风机噪声预测

• 作者: 何山 王维庆 程静
• 来源期刊: 噪声与振动控制
• 学科: 工学
• 关键词: 声学 风力发电 噪声预测 回归分析 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 理论与数值解法
• 页码范围: 49-52,123
• 页数: 5页
• 分类号: TB52+2|O241.5
• 字数: 3792字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1335.2013.06.011

摘要

针对能源问题和风力发电机组噪声检测过程复杂的现状,研究IEC 61400-11风力发电机组噪声测量技术标准,提出一种回归分析和BP神经网络相结合的方法,对风电机组噪声的A计权声压级进行预测.由风电现场采集的数据建立多元线性回归方程,求取回归系数,分析简化后,用较少的输入量训练BP神经网络,建立机组的噪声预测模型.将模型应用于新疆某风电场的实际测试过程中,效果良好,验证该方法的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王维庆	新疆大学电气工程学院	270	1957	20.0	32.0
3	何山	新疆大学电气工程学院	55	264	9.0	14.0
9	程静	新疆大学电气工程学院	30	104	6.0	9.0