本文關(guān)鍵詞：基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的PSO-Elman短期風速預測　出處：《計算機工程與應用》2017年23期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡在短期風速預測中,存在易陷入局部極值和動態(tài)性能不足等問題,從而導致風速預測精度較低。為了提高風速預測精度,提出一種基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的粒子群優(yōu)化Elman神經(jīng)網(wǎng)絡風速預測模型。利用粒子群算法優(yōu)化Elman神經(jīng)網(wǎng)絡模型參數(shù),以提高算法的收斂速度,避免陷入局部極值,以得到最優(yōu)的預測值。同時結(jié)合關(guān)聯(lián)規(guī)則分析考慮氣象因素,采用Apriori算法對風速與其他氣象因素進行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘,并利用得到的關(guān)聯(lián)規(guī)則對風速預測值進行修正與補償。實驗結(jié)果表明,所提出的預測模型的預測效果比傳統(tǒng)模型的效果更佳,同時驗證了結(jié)合關(guān)聯(lián)規(guī)則考慮氣象因素能夠降低風速預測誤差。
[Abstract]:In order to improve the forecasting precision of wind speed , an Elman neural network wind speed prediction model is proposed to improve the accuracy of wind speed prediction . To improve the accuracy of wind speed prediction , an Elman neural network wind speed prediction model based on correlation rule is proposed .

【作者單位】： 長沙理工大學計算機與通信工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(No.51277015)
【分類號】：TM614;TP18
【正文快照】： 風能作為一種清潔的可再生能源[1],是解決當今能和可控性。源和環(huán)境問題的有效手段之一。風力發(fā)電目前已得到目前,風電功率預測的方法主要有時間序列法,神社會的普遍重視和大力發(fā)展。但風的隨機性和波動性經(jīng)網(wǎng)絡法,卡爾曼濾波,空間相關(guān)性[4-6]等。其中神經(jīng)網(wǎng)會導致風功率的不

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本文編號：1412432