本文選題：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　切入點(diǎn)：支持向量機(jī)　出處：《電力自動(dòng)化設(shè)備》2013年10期

【摘要】：通過(guò)對(duì)風(fēng)速的時(shí)間序列進(jìn)行分析,表明該序列具有混沌特性。在此基礎(chǔ)上,利用相空間重構(gòu)理論建立基于相關(guān)向量機(jī)(RVM)的短期風(fēng)速預(yù)測(cè)模型,并對(duì)不同的核函數(shù)進(jìn)行分析,選出最優(yōu)的核函數(shù)。與現(xiàn)有的風(fēng)速預(yù)測(cè)模型相比,該模型具有高稀疏性、核函數(shù)選擇靈活等優(yōu)點(diǎn)。仿真結(jié)果表明,與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)(SVM)模型相比,RVM模型預(yù)測(cè)精度更高。
[Abstract]:By analyzing the time series of wind speed, it is shown that the sequence has chaotic characteristics.On this basis, a short-term wind speed prediction model based on correlation vector machine (RVM) is established by using phase space reconstruction theory. Different kernel functions are analyzed and the optimal kernel function is selected.Compared with the existing wind speed prediction model, this model has the advantages of high sparsity and flexible kernel function selection.The simulation results show that compared with BP neural network and support vector machine (SVM) model, the prediction accuracy of RVM model is higher.
【作者單位】： 阿爾斯通電網(wǎng)技術(shù)中心有限公司;河海大學(xué)可再生能源發(fā)電技術(shù)教育部工程研究中心;ALSTOM
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51277052,51107032,61104045)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TM614;TM715

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1717024