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基于EMD-GRNN和概率统计结合的短期风速预测

引用
文中参照风电场原始数据,依据风速的特性,提出了一种基于EMD-GRNN和概率统计结合的短期风速预测算法.首先对原始数据进行预处理,然后对原始风速进行经验模态分解(EMD),获得原风速的所有基本模态分量(IMF);接着对各分量数据进行重构得到训练样本和预测样本,利用训练样本训练GRNN网络,使网络具备预测能力;最后对各个分量输出的数据进行概率统计.仿真实验表明,与单独的神经网络预测方法相比,结合概率统计的EMD-GRNN预测模型,具有更好的预测精度和稳定性.

短期风速预测、经验模态分解、GRNN网络、概率统计

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TP391(计算技术、计算机技术)

江苏省科技厅工业科学支撑项目BE2009166

2014-08-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共4页

72-75

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计算机科学

1002-137X

50-1075/TP

41

2014,41(z1)

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