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题名基于多预测模型与非线性组合的神经网络风速预测
被引量：1
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作者
王家君
曹薇
张贵龙
张淮智
凌子兴
赵小强
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机构
西安邮电大学
雅砻江流域水电开发有限公司
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出处
《物联网学报》
2021年第4期81-89,共9页
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基金
国家自然科学基金−雅砻江联合基金资助项目(No.U1965102)
陕西省创新人才推进计划−物联网科技创新团队(No.2019TD-028)。
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文摘
针对复杂山地风速在时空特性上存在强随机性的问题,为了提高风速数据预测的准确性,提出一种基于多预测模型与非线性组合的神经网络风速预测算法。在算法第一层,利用灰狼优化器(GWO)并引入动态收敛因子改进鲸鱼优化算法(WOA),将改进后的WOA应用于反向传播神经网络(BPNN)权值及偏置项的更新过程。同时,基于改进后的鲸鱼优化算法的反向传播神经网络(IWOABP)、极限学习机(ELM)和长短期记忆(LSTM)3种优势互补的方法构建组合预测方法,并在此基础上利用算法第二层的ELM混合机制,以非线性方式学习第一层与最终结果的关系。仿真结果表明,所提算法相较于BPNN、小波神经网络(WNN)及灰狼优化器导向的BPNN(GWOBP),预测误差均有所降低。
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关键词
复杂山地
风速预测
鲸鱼优化算法
神经网络
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Keywords
complex mountain areas
wind speed prediction
whale optimization algorithm
neural network
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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