采用小波分析和神经网络的短期风速组合预测

• 作者: 刘光裕 常雨芳 张力 谢昊
• 来源期刊: 华侨大学学报（自然科学版）
• 关键词: 短期预测 小波分析 径向基神经网络 Elman神经网络 广义回归神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 页码范围: 556-560
• 页数: 5页
• 分类号: TM614
• 语种: 中文
• DOI: 10.11830/ISSN.1000-5013.201806023

摘要

为了提高风速的波动性与随机性预测精度,提出小波分析和神经网络组合的风速预测模型.该方法利用小波分解将风速分解为一列频率不相同的分量,并利用二插值进行重构;根据各个分量的频率特征,选择合适的模型分别进行预测;高频分量采用组合神经网络预测,低频分量采用合适的单一模型直接进行预测;将各预测值叠加得到最终预测值.算例分析表明:相较于单一预测模型,所提方法的预测精度得到大幅提升,更加贴近实际风速曲线,预测结果更具可靠性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	常雨芳	湖北工业大学太阳能高效利用湖北省协同创新中心	27	74	5.0	7.0
5	张力	湖北工业大学电气与电子工程学院	3	5	2.0	2.0
6	谢昊	湖北工业大学电气与电子工程学院	3	3	1.0	1.0
7	刘光裕	湖北工业大学电气与电子工程学院	2	3	1.0	1.0