【摘 要】
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预测问题是应用机器学习的研究热点之一,是计算机技术领域在实际工程的重要应用,然而由于风速具有随机性、波动性等特性,导致风速预测存在准确率低的问题。为了提高风速预测
【基金项目】
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上海市自然科学基金资助项目(14ZR1400700)
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预测问题是应用机器学习的研究热点之一,是计算机技术领域在实际工程的重要应用,然而由于风速具有随机性、波动性等特性,导致风速预测存在准确率低的问题。为了提高风速预测的准确性,将总体经验模态分解(EEMD)方法引入到组合差分进化算法(CoDE)和前馈(BP)神经网络中,提出了一种新颖的混合风速预测模型(EEMD-CoDE-BP)。利用EEMD将原始风速信号分解成一系列不同频率的子序列IMFs和残差序列r,通过每个子序列训练CoDE-BP模型,最终的风速预测结果由每个子序列预测结果等权求和得到。以国内某风电场每
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