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基于经验模式分解和神经网络的短期风速组合预测 [推广有奖]

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摘要:风速时间序列具有很强的间歇性和随机性,属于非平稳时间序列。为提高预测精度,提出了经验模式分解法(EMD)和神经网络相结合的短期风速组合预测模型。该方法运用EMD将风速序列分解为一系列不同频率的相对平稳的分量,减少了不同特征信息之间的干扰;根据各个分量的变化规律,选择合适的神经网络模型来分别预测,对高频分量采用神经网络组合预测模型,低频分量采用合适的预测模型直接进行预测;将各分量预测值叠加得到最终预测值。算例结果表明,所提方法与单一的径向基神经网络模型(RBF)和支持向量机模型(SVM)相比,预测精度得到了大幅度的提高。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/90494A/201210/41920349.html

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关键词:神经网络 神经网 非平稳时间序列 神经网络模型 cqvip 短期预测 经验模式分解 径向基神经网络 支持向量机 广义回归神经网络

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