基于小波神经网络的风速预测及置信区间估计

被引：4

作者：

杨洪深 ^{[1
]}

温阳东 ^{[2
]}

机构：

[1] 铜陵学院电气工程系

[2] 合肥工业大学电气与自动化工程学院

来源：

安徽工程大学学报 | 2012年 / 27卷 / 03期

关键词：

风速预测; 小波神经网络; 置信区间; 预测精度;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算]; TM614 [风能发电];

学科分类号：

080811 [新能源发电与电能存储]; 140502 [人工智能];

摘要：

小波神经网络是在小波变换理论和人工神经网络的基础上建立的一种新型网络模型,综合了两者的优点,克服了BP神经网络易陷入局部极小点和训练速度慢的缺点.本文建立了小波神经网络模型,采用最陡梯度下降法训练网络,将该网络用于对风电场小时风速的预测,并对预测置信区间进行计算.预测结果表明小波神经网络在训练速度和预测精度方面均优于BP神经网络.

引用

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