论文摘要
针对短期风速预测问题,提出一种基于人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm,ABC)和BP(BackPropagation)神经网络的预测模型。将温度、当地气压、海平面气压、风向、风切变、风速等气象数据作为原始样本数据,首先进行归一化处理,然后利用BP神经网络对归一化后的数据进行训练,并用ABC优化BP的权值阈值矩阵,建立短期风速预测模型。仿真结果表明,与BP神经网络、ABC-SVM等模型进行对比,该模型在短期风速预测方面的准确度更高。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张旸,颜七笙
关键词: 短期风速预测,人工蜂群算法,神经网络,支持向量机
来源: 江西科学 2019年01期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 电力工业,自动化技术
单位: 东华理工大学理学院
基金: 江西省教育厅科技项目(No.GJJ150600),江西省研究生教改项目(No.JXYJG-2012-059)
分类号: TP18;TM614
DOI: 10.13990/j.issn1001-3679.2019.01.006
页码: 26-31
总页数: 6
文件大小: 488K
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