本文關(guān)鍵詞：基于小波分析法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的非平穩(wěn)風速信號短期預(yù)測優(yōu)化算法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：為提高傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對非平穩(wěn)風速的預(yù)測精度,提出一種基于小波分析法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法混合建模的優(yōu)化算法。該優(yōu)化方法引入小波分析法對實測非平穩(wěn)風速信號進行分解,將非平穩(wěn)性原始風速序列轉(zhuǎn)化為多層較平穩(wěn)分解風速序列,再利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對各分解層風速序列建立預(yù)測模型,最終加權(quán)各層預(yù)測結(jié)果獲得風速超前多步預(yù)測結(jié)果。仿真結(jié)果表明:該優(yōu)化算法實現(xiàn)了風速的高精度短期多步預(yù)測,將傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法對應(yīng)超前步數(shù)的平均絕對相對誤差分別提高了55.56%,32.43%和34.58%,其超前1步、3步和5步預(yù)測的風速平均相對誤差分別為0.48%,1.50%和2.97%。優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)具備信號分解與自學(xué)習能力。
【作者單位】： 中南大學(xué)交通運輸工程學(xué)院軌道交通安全教育部重點實驗室;莫納什大學(xué)機械與航空工程系運動產(chǎn)生與分析實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 優(yōu)化算法 風速預(yù)測 小波分析法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法
【基金】：國家“十一五”科技支撐計劃重點項目(2006BAC07B03) 國家留學(xué)基金資助項目(2009637066) 中南大學(xué)首批優(yōu)秀博士學(xué)位論文扶植基金資助項目(2008yb044)
【分類號】：TK81
【正文快照】： 近年來,風速預(yù)測迅速成為國內(nèi)外一個新興的熱門研究課題。因為其研究成果不僅可以直接運用于保障惡劣強風環(huán)境下的高速鐵路列車行車安全[1?5],同時也是風力發(fā)電系統(tǒng)避免強風損毀風機、保障風電并網(wǎng)安全的核心內(nèi)容之一[6?7]。在鐵路行車領(lǐng)域中,強風是一種主要的自然災(zāi)害[3?5],

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