作者：张廷忠; 张庆辉; 邢强; 马晓伟风速预测滚动预测emdlmd遗传算法神经网络
摘要：针对组合预测方法中经验模态分解(EMD)部分存在处理非线性和非稳态信号的不足,提出以一种基于局部均值分解(LMD)与遗传算法-BP神经网络(GA-BP)模型相结合的短时风速预测方法。首先该方法在自适应分解部分采用LMD方法对原始风速数据进行分解得到一系列乘积函数,并对乘积函数分量提取瞬时频率和瞬时幅值的特征参数,然后通过设定的频率阈值将全部的乘积函数筛选重构成高、中、低3种频段分量;其次机器学习部分采用遗传算法优化BP神经网络方式进行建模,确定模型的连接权值和阈值参数;最后将3种不同频段分量输入到确定的GA-BP神经网络模型中进行滚动预测。通过仿真实验和对实测风速预测验证了所提方法的可行性和有效性,为短时预测方法提高了一种新思路。
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