风速预测

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基于EMD-SSA-BiLSTM的桥址区短期风速预测
《计算机仿真》2025年第3期549-555,共7页王少钦 林婧姝 郭明浩 
为精准、高效的预测桥梁短期风速,提出一种可适于工程推广的短期风速预测方法。即采用经验模态分解法(EMD)将原始风速序列进行分解,得到不同尺度的分解分量(IMF),对每个IMF分量分别建立双向长短期记忆网络模型(BiLSTM),通过麻雀搜索算法...
关键词：风速预测 麻雀搜索算法 经验模态分解 双向长短期记忆网络 桥梁 
基于SSA-BP的铁路沿线风速预测方法被引量：1
《计算机仿真》2023年第12期209-212,260,共5页张俱珲 孟建军 李德仓 陈晓强 
国家自然科学基金(72061021,62063013);兰州交通大学青年基金(2021018);甘肃省科技计划项目(20JR10RA251,21JR7RA284)。
精确的铁路沿线风速预测对提升列车运行控制和调度智能化水平起着关键作用。提出在BP神经网络的基础上采用麻雀搜索算法(SSA)对其进行优化,构建SSA-BPNN模型,新的模型优化了BP神经网络的阈值和权值,将SSA-BPNN模型与GA-BPNN模型的预测...
关键词：铁路 风速预测 神经网络 麻雀搜索算法 
基于CEEMDAN二次分解的风速预测被引量：5
《计算机仿真》2023年第2期89-93,384,共6页李颖智 王维庆 王海云 
国家自然科学基金资助项目(52067020);自治区重点研发计划(2020B02001)。
随着分散式风机装机量日益增加,对分散式风机风速预测便于合理规划其并网及就地消纳容量。于是提出基于CEEMDAN二次分解的蝴蝶优化算法改进最小二乘支持向量机的风速预测模型。利用自适应白噪声的完备总体经验模态分解(complete ensembl...
关键词：风速预测 完备总体经验模态分解 二次分解 蝴蝶优化算法 排列熵 
改进两阶段分解的熵变混合短期风速预测研究被引量：2
《计算机仿真》2022年第2期457-461,466,共6页杨奎 邱翔 李家骅 刘宇陆 
上海市教育委员会和上海市教育发展基金会“曙光计划”(18SG53);国家自然科学基金资助项目(91952102);国家自然科学基金资助重点项目(12032016)。
针对风速序列不平稳难以预测的问题,提出了一种混沌麻雀搜索算法(CSSA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)参数的短期风速预测混合模型。模型结合样本熵(SE)和具有自适应噪声改进的互补集成经验模态分解(ICEEMDAN)、变分模态分解(VMD)两阶...
关键词：具有自适应噪声改进的互补集成经验模态分解 混沌麻雀搜索算法 变分模态分解 样本熵 最小二乘支持向量机 短期风速预测 
基于小波变换和LSTM的短期风速预测研究被引量：19
《计算机仿真》2021年第2期438-443,共6页王耀庆 孙建平 李冰 曹弘 
国家自然科学基金项目(61571189);中央高校基本科研业务费专项资金资助(2017MS186)。
可靠准确的短期风速预测有利于电网安全稳定的运行。由于风速具有显著的随机性且受多种因素影响,难以达到令人满意的预测精度。为了提高预测精度,提出了一种新型混合预测模型。在提出的预测模型中,利用小波变换(WT)将原始风速序列分解...
关键词：短期风速预测 小波变换 长短期记忆网络 自回归滑动平均模型 
基于LSTM和时间序列分析法的短期风速预测被引量：15
《计算机仿真》2020年第3期393-398,共6页李蓉蓉 戴永 
广东省教育厅青年创新人才类项目(自然科学类)(2017KQNCX226)。
短期风速对输电线路影响巨大,由于短期风速的随机性和非线性特性,使得短期风速难以精确预测。提出了一种将长短时记忆网络和时间序列分析法相结合的组合预测算法来实现对短期风速的预测。首先,利用时间序列分析法对短期风速进行预测得...
关键词：短期风速预测 时间序列分析法 长短时记忆网络 组合算法 
关于风力发电系统短期风速预测仿真被引量：5
《计算机仿真》2018年第11期98-102,共5页王玲 程耕国 袁志强 蒋维 
及时并准确地预测风力发电系统短期风速,对于电网调度具有重大意义。由于风速具有随机性、间歇性,且含有大量噪声,因此会对预测精度造成较大误差,为了对短期风速进行精确、稳定地预测,提出了一种基于变分模态分解和高斯过程回归的短期...
关键词：风力发电系统 风速预测 变分模态分解 高斯过程回归 量子粒子群算法 
基于LSTM的短期风速预测研究被引量：37
《计算机仿真》2018年第11期456-461,共6页李冰 张妍 刘石 
中央高校基本科研业务费专项资金资助(2017MS186);高等学校学科创新引智计划(B13009);国家自然科学基金项目(61571189)
由于风速具有较强的随机性,受各种因素影响较多,因此风速预测的准确度不高。针对上述现象,提出了一种基于LSTM(Long Short-Term Memory)深度神经网络的短期风速预测方法,以某风机历史数据作为输入,对网络进行训练,建立短期风速预测模型...
关键词：风力发电 循环神经网络 长短期记忆 深度神经网络 短期风速预测 
基于WRF数值模式的DBN风速预测模型研究被引量：2
《计算机仿真》2018年第3期332-336,共5页马婉贞 钱育蓉 范迎迎 
国家自然科学基金项目(61562086;61462079;61363083;61262088);新疆"万人计划"后备项目(wr2015bj01)
为提高天气研究和预报(Weather Research and Forecasting,WRF)数值模式风速预报的准确度,引入深度置信网络(Deep Belief Nets,DBN),构建了基于WRF数值模型的DBN风速预测模型。利用WRF数值模式进行风速预报,将预报结果与70m高的测风塔...
关键词：数值天气预报模型 深度置信网 风速预测 
风力发电中风电场风速优化预测仿真被引量：2
《计算机仿真》2017年第10期418-423,共6页荆波 黄宏光 钟俊 
四川省科技厅支撑项目(2016GZ0145)
风电场风速预测是风力发电中的重要组成部分,提高预测精度可以保障电力系统的可靠性。风速受地形和天气等因素的影响,表现出随机性、波动性和非平稳性,导致传统的风速预测模型不易定阶,且只能反映风速序列的一部分信息,预测精度较低。...
关键词：风速预测 自回归滑动平均 扩展自相关 异方差 
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