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首页> 外文会议>International Conference on Management, Education, Information and Control >The Application of Simulated Annealing Particle Swarm Algorithm in the Short-term Wind Speed Prediction
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The Application of Simulated Annealing Particle Swarm Algorithm in the Short-term Wind Speed Prediction

机译：模拟退火粒子群算法在短期风速预测中的应用

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In view of the low prediction accuracy of short-term wind speed, a forecasting method based on simulation annealing particle swarm optimization BP neural network (SAPSO-BP) was proposed. The simulation results showed that the average absolute error and mean squared error of the proposed prediction model were better than several other optimization algorithms, and had better robustness, could be used for short-term wind forecasting.
机译：鉴于短期风速的低预测精度，提出了一种基于模拟退火粒子群优化BP神经网络（SAPSO-BP）的预测方法。模拟结果表明，所提出的预测模型的平均绝对误差和平均平均误差优于几种其他优化算法，具有更好的鲁棒性，可用于短期风预测。

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