本文選題：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) + 灰色預(yù)測(cè)技術(shù)　； 參考：《電測(cè)與儀表》2014年22期

【摘要】：文中提出一種新型灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化組合的風(fēng)力發(fā)電量預(yù)測(cè)研究,將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型和灰色預(yù)測(cè)模型有效結(jié)合,不僅考慮了風(fēng)力、風(fēng)向和溫度等影響因素,而且將往年風(fēng)力發(fā)電量的歷史數(shù)據(jù)綜合考慮,結(jié)合兩種預(yù)測(cè)優(yōu)點(diǎn),從而提高了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度并降低預(yù)測(cè)誤差。算例結(jié)果證明,這種新型的灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化組合預(yù)測(cè)值誤差低于單一的灰色預(yù)測(cè)或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)。
[Abstract]:In this paper, a new type of grey neural network optimized combination of wind power generation forecasting is proposed. The effective combination of artificial neural network forecasting model and grey forecasting model not only considers the influence factors such as wind force, wind direction and temperature, etc.Considering the historical data of wind power generation in previous years and combining the advantages of two kinds of prediction, the accuracy of prediction is improved and the prediction error is reduced.The results show that the prediction error of this new type of grey neural network is lower than that of single grey prediction or neural network prediction.
【作者單位】： 華東交通大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院;南昌大學(xué)信息工程學(xué)院自動(dòng)化系;
【基金】：江西省教育廳科技項(xiàng)目(GJJ14387) 江西省科技廳科技攻關(guān)項(xiàng)目(20122BBF60084)
【分類號(hào)】：TM614

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本文編號(hào)：1735003