论文部分内容阅读
针对浅层学习模型对风速预测存在较大误差的缺陷,提出一种基于小波变换和深度信念网络（ wavelet baseddeepbelief network, WDBN）的风速预测模型.首先利用小波变换将原始风速序列分解成不同的频率序 列;然后针对各频率序列,根据逐层训练法则设计深度信念网络模型;最后采用小波反变换对不同频率序列重 构,得出最终的风速预测结果.选用某风电场2013年1月和7月的数据对WOPN模型的风速预测进行仿真分 析,并与自回归滑动平均法、反向传播神经网络法、Morle：小波神经网络法的预测结果进