改进灰色Elman神经网络的风电机组振动特征预测

• 作者: 李其龙 王灵梅 申戬林 郭东杰
• 来源期刊: 可再生能源
• 学科: 工学
• 关键词: 灰色理论 Elman神经网络 风电机组 振动预测
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 页码范围: 876-882
• 分类号: TM614
• 语种: 中文

摘要

提出一种改进的灰色模型与神经网络相结合的预测方法,并首次在风电机组状态预测中应用.该预测方法利用Elman神经网络辅助灰色模型,其中灰色模型进行粗预测,神经网络模型对其修正,然后利用马尔可夫法和等维新息的思想对灰色模型进行改进,最终得到精度更高的灰色神经网络模型.利用某风电场实际振动数据,对灰色模型、改进灰色模型、灰色神经网络、改进灰色神经网络等4种方法进行对比.结果表明,改进的灰色神经网络预测精度最高,证实了所提方法准确有效,为风电机组的预知性维修提供了新思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王灵梅		63	851	15.0	27.0
2	郭东杰		3	41	3.0	3.0
3	李其龙		1	5	1.0	1.0
4	申戬林		1	5	1.0	1.0