基于自适应Elman神经网络的短期风电功率预测

• 作者: 李郁侠 肖蕾
• 来源期刊: 西安理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 短期风电功率预测 不同隐含层数 隐含层节点数的自适应 自适应Elman神经网络模型
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 页码范围: 102-107
• 页数: 6页
• 分类号: TB551
• 字数: 3606字
• 语种: 中文

摘要

针对BP神经网络动态性能的不足、适应性较差的问题,提出了基于自适应Elman神经网络的短期风电功率预测模型.通过对比不同隐含层数的Elman预测模型的预测误差,选取最小误差的隐含层数作为自适应Elman预测模型的隐含层数;根据不同的训练集和预测集的输入,自动调节Elman隐含层节点数,实现隐含层节点数的自适应,寻求具有最佳隐含层节点数的预测模型,提高了风电功率预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李郁侠	西安理工大学水利水电学院	73	798	15.0	25.0
2	肖蕾	西安理工大学水利水电学院	1	7	1.0	1.0