风电场风速的神经网络组合预测模型 [推广有奖]

摘要：针对BP神经网络、RBF神经网络和粒子群BP神经网络在风电场风速预测中存在的问题，提出一种基于遗传算法优化神经网络的风速组合预测模型。该模型为单输出的3层前馈网络，将3种神经网络的预测结果与预测结果平均值作为神经网络的输入，将实际风速值作为神经网络输出，使学习后的网络具有预测能力。该模型能降低单一模型的预测风险，提高预测精度。仿真结果表明，所提出的组合预测模型的精度高于其中任一单一模型，也高于传统的线性组合预测模型。

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