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(fēng)速信號(hào)短期預(yù)測(cè)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(duì)非平穩(wěn)風(fēng)速的預(yù)測(cè)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(duì)實(shí)測(cè)非平穩(wěn)風(fēng)速信號(hào)進(jìn)行分解,將非平穩(wěn)性原始風(fēng)速序列轉(zhuǎn)化為多層較平穩(wěn)分解風(fēng)速序列,再利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)各分解層風(fēng)速序列建立預(yù)測(cè)模型,最終加權(quán)各層預(yù)測(cè)結(jié)果獲得風(fēng)速超前多步預(yù)測(cè)結(jié)果。仿真結(jié)果表明:該優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)了風(fēng)速的高精度短期多步預(yù)測(cè),將傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法對(duì)應(yīng)超前步數(shù)的平均絕對(duì)相對(duì)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(cè)的風(fēng)速平均相對(duì)誤差分別為0.48%,1.50%和2.97%。優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)具備信號(hào)分解與自學(xué)習(xí)能力。
【作者單位】： 中南大學(xué)交通運(yùn)輸工程學(xué)院軌道交通安全教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;莫納什大學(xué)機(jī)械與航空工程系運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生與分析實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 優(yōu)化算法 風(fēng)速預(yù)測(cè) 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(jì)劃重點(diǎn)項(xiàng)目(2006BAC07B03) 國家留學(xué)基金資助項(xiàng)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(xiàng)目(2008yb044)
【分類號(hào)】：TK81
【正文快照】： 近年來,風(fēng)速預(yù)測(cè)迅速成為國內(nèi)外一個(gè)新興的熱門研究課題。因?yàn)槠溲芯砍晒粌H可以直接運(yùn)用于保障惡劣強(qiáng)風(fēng)環(huán)境下的高速鐵路列車行車安全[1?5],同時(shí)也是風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)避免強(qiáng)風(fēng)損毀風(fēng)機(jī)、保障風(fēng)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(qiáng)風(fēng)是一種主要的自然災(zāi)害[3?5],

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本文編號(hào)：353310