[发明专利]一种基于划分微风区的改进型神经网络架空线路风速预测方法在审
申请号: | 201710164176.4 | 申请日: | 2017-03-20 |
公开(公告)号: | CN107122845A | 公开(公告)日: | 2017-09-01 |
发明(设计)人: | 孙鹏;王亦清;刘刚 | 申请(专利权)人: | 华南理工大学;广东省气象探测数据中心 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/04 |
代理公司: | 广州市华学知识产权代理有限公司44245 | 代理人: | 罗观祥 |
地址: | 510640 广*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于划分微风区的改进型神经网络架空线路风速预测方法,步骤如下S1、对原数据进行预处理;S2、根据数学判别方法,判别是否进入微风区,若进入,进入步骤S3,若没进入,转至步骤S4;S3、提取出微风区的风速数据与对应的时间数据,并对提取得数据进行筛选、清理以及规范化处理;S4、将数据代入RBF神经网络进行预测;S5、将风速预测数据作为架空线路的风速预测值。该方法首先定义微风区概念,由于微风区的风速波动较小,可使神经网络具有较好的拟合性,再运用RBF神经网络方法的预测。当外界气象条件恶劣的情况下,降低了对微风的预测误差,最终提高预测结果的准确性,使得预测的安全性得以提高神经网络。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 划分 微风 改进型 神经网络 架空 线路 风速 预测 方法 | ||
【主权项】:
一种基于划分微风区的改进型神经网络架空线路风速预测方法,其特征在于,所述方法包括下列步骤:S1、对原数据进行预处理;S2、根据数学判别方法,判别是否进入微风区,若进入微风区,进入下一步骤S3,若没进入,转至步骤S4;S3、提取出微风区的风速数据与对应的时间数据,并对提取得数据进行筛选、清理以及规范化处理;S4、将数据代入RBF神经网络进行预测;S5、将得出风速预测数据作为架空线路的风速预测值。
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G06 计算;推算;计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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