[发明专利]一种基于改进的奇异谱分析和Bp神经网络的超短期风速预测方法在审
| 申请号： | 202110220371.0 | 申请日： | 2021-02-26 |
| 公开（公告）号： | CN112948462A | 公开（公告）日： | 2021-06-11 |
| 发明（设计）人： | 邓长虹;杨秋玲;王学斌;甘嘉田;卢国强;傅国斌;丁玉杰 | 申请（专利权）人： | 武汉大学;国网青海省电力公司电力科学研究院 |
| 主分类号： | G06F16/2458 | 分类号： | G06F16/2458;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04;G06Q50/06;G01W1/10 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 鲁力 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进的奇异谱分析和Bp神经网络的超短期风速预测方法，包括了以下步骤：S1、获取风速历史数据；S2、采用改进的奇异谱分析将风速序列分解成一系列子序列，其中改进的奇异谱分析引入奇异熵判断风速序列的噪声成分并去除；S3、划分每个子序列的训练数据，分别建立Bp神经网络模型并完成训练；S4、对改进奇异谱分析分解得到的子序列分别预测；S5、组合所有子序列的预测结果完成风速预测。本发明通过改进的奇异谱分析去除了原始风速序列的噪声影响，进一步提高了风速的预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 奇异 谱分析 bp 神经网络 短期 风速 预测 方法 | ||
【主权项】：
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