基于Elman神经网络的风速时间序列预测实例

摘要：

风速时间序列具有非线性和非平稳性的特点,传统的预测方法难以建立风速间的函数关系,因此风速时间序列的预测结果精度不高.人工神经网络所具有的强非线性拟合能力有效地解决了风速时间序列难以预测的痛点,文章选择Elman神经网络预测全国3个地区不同尺度的风速时间序列,初步探讨了神经网络风速预测的可行性.结果表明,Elman神经网络经过训练,具有时序非线性拟合的能力,但预测结果精度尚未提高.

关键词：时间序列、风速预测、Elman神经网络、预测精度

所属期刊栏目：7

分类号：TP18;TK81(自动化基础理论)

在线出版日期：2023-03-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：66-69,74