基于混合方法的风速预测模型研究

• 作者: 严磊 何旭辉 孙颖 张如九 李睿东
• 来源期刊: 铁道科学与工程学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 风速预测 小波变换 经验模态分解 神经网络 时间序列
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 高速铁路技术与智慧交通
• 页码范围: 1630-1636
• 页数: 7页
• 分类号: U298.1
• 字数: 3016字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19713/j.cnki.43-1423/u.T20200268

摘要

为实现铁路沿线风速的高精度预报,建立若干基于混合方法的预测模型并进行性能比较.采用小波分解(WD)和经验模态分解(EMD)将原始风速序列平稳化,采用神经网络方法(BP,ANFIS和NAR)进行预测,形成6种混合模型:WD-BP,WD-ANFIS,WD-NAR,EMD-BP,EMD-ANFIS和EMD-NAR.引入基于单一方法的预测模型及时间序列模型ARIMA作为对照组,以平均绝对误差、平均绝对百分比误差、均方根误差比较各模型预测精度.研究结果表明:混合模型的预测性能优于单一模型;单一模型中,ARIMA的预测性能优于神经网络模型;混合模型中,WD-ANFIS的预测精度最高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何旭辉	中南大学土木工程学院	106	1150	15.0	31.0
5	严磊	中南大学土木工程学院	4	0	0.0	0.0
9	孙颖	中南大学土木工程学院	10	36	4.0	5.0
10	张如九	中南大学土木工程学院	1	0	0.0	0.0
11	李睿东	中南大学土木工程学院	1	0	0.0	0.0