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基于ABC-BP的短期风速预测研究

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。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 基本理论
  •   1.1 BP神经网络
  •   1.2 人工蜂群算法 （ABC）
  • 2 基于ABC-BP的短期风速预测模型
  • 3 仿真实验
  •   3.1 实验数据及评价准则
  •   3.2 实验结果分析与比较
  • 4 结论

    • 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

    下载量: 123

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/59e0bb147fcde76cc45ed0eb.html