【摘 要】
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考虑到风的随机性和波动性,提出一种基于粒子群(PSO)优化B样条神经网络(BSNN)的短期风速预测方法。利用相空间重构方法确定BSNN的输入空间向量,BSNN可以灵活地改变对输入空间
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考虑到风的随机性和波动性,提出一种基于粒子群(PSO)优化B样条神经网络(BSNN)的短期风速预测方法。利用相空间重构方法确定BSNN的输入空间向量,BSNN可以灵活地改变对输入空间的划分和对隐层基函数的定义,对任意的网络输入,隐层基函数的输出只有少数非零,使网络输出简单,收敛速度快。但在传统的BSNN中,对输入空间节点位置的均匀划分是粗糙的,预测结果容易陷入局部极小而影响预测精度。粒子群优化算法是一种智能搜索方法,它具有较强的搜索能力并且容易实现,利用PSO优化BSNN输入空间的节点位置划分,可避免BSNN陷入局部极小并提高预测精度。仿真结果表明,基于PSO-BSNN的预测模型比传统的BSNN和BPNN预测模型具有更高的预测精度。
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