基于EMD和RBFNN的短期风速预测

尹东阳; 盛义发; 李永胜; 谢曲天

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基于EMD和RBFNN的短期风速预测

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针对风速非平稳、非线性的特点,为提高短期风速预测准确性与快速性,建立了EMD-RBFNN预测模型.利用经验模态分解(EMD)将风速时间序列分解为具有相同特征尺度的相对平稳的本征模态(IMF)分量,以实现风速时间序列信号平稳化;针对各个模态分量的特性,采用径向基函数神经网络模型(RBFNN)对各个模态分量分别进行预测,选用正交最小二乘法来最大限度减少错误率,最后将各IMF-RBFNN预测结果进行重构得到最终预测值;设计并实现了基于GUI交互式界面的多功能短期风速预测系统.实验结果表明,EMD-RBFNN预测模型有效提高了短期风速预测精度,具有一定的实用价值.

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来源
《电气技术》 |2014年第6期|44-47|共4页
作者
尹东阳; 盛义发; 李永胜; 谢曲天;
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作者单位

南华大学电气工程学院,湖南衡阳 421001;

南华大学电气工程学院,湖南衡阳 421001;

南华大学电气工程学院,湖南衡阳 421001;

南华大学电气工程学院,湖南衡阳 421001;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
短期风速预测; 经验模态分解; 径向基神经网络; 交互式界面;

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