本文關(guān)鍵詞：基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的PSO-Elman短期風(fēng)速預(yù)測　出處：《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》2017年23期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在短期風(fēng)速預(yù)測中,存在易陷入局部極值和動態(tài)性能不足等問題,從而導(dǎo)致風(fēng)速預(yù)測精度較低。為了提高風(fēng)速預(yù)測精度,提出一種基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的粒子群優(yōu)化Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)速預(yù)測模型。利用粒子群算法優(yōu)化Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù),以提高算法的收斂速度,避免陷入局部極值,以得到最優(yōu)的預(yù)測值。同時(shí)結(jié)合關(guān)聯(lián)規(guī)則分析考慮氣象因素,采用Apriori算法對風(fēng)速與其他氣象因素進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘,并利用得到的關(guān)聯(lián)規(guī)則對風(fēng)速預(yù)測值進(jìn)行修正與補(bǔ)償。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出的預(yù)測模型的預(yù)測效果比傳統(tǒng)模型的效果更佳,同時(shí)驗(yàn)證了結(jié)合關(guān)聯(lián)規(guī)則考慮氣象因素能夠降低風(fēng)速預(yù)測誤差。
[Abstract]:In order to improve the forecasting precision of wind speed , an Elman neural network wind speed prediction model is proposed to improve the accuracy of wind speed prediction . To improve the accuracy of wind speed prediction , an Elman neural network wind speed prediction model based on correlation rule is proposed .

【作者單位】： 長沙理工大學(xué)計(jì)算機(jī)與通信工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.51277015)
【分類號】：TM614;TP18
【正文快照】： 風(fēng)能作為一種清潔的可再生能源[1],是解決當(dāng)今能和可控性。源和環(huán)境問題的有效手段之一。風(fēng)力發(fā)電目前已得到目前,風(fēng)電功率預(yù)測的方法主要有時(shí)間序列法,神社會的普遍重視和大力發(fā)展。但風(fēng)的隨機(jī)性和波動性經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法,卡爾曼濾波,空間相關(guān)性[4-6]等。其中神經(jīng)網(wǎng)會導(dǎo)致風(fēng)功率的不

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本文編號：1412432