【摘 要】
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由于时间序列数据含有噪声信息,如果直接使用单一模型预测,会因为模型的一些参数随机选择,往往陷入局部最优,从而预测精度会有所降低,最终难以满足现实中的要求。针对上述问
【机 构】
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郑州铁路职业技术学院发展与质量管理处
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由于时间序列数据含有噪声信息,如果直接使用单一模型预测,会因为模型的一些参数随机选择,往往陷入局部最优,从而预测精度会有所降低,最终难以满足现实中的要求。针对上述问题,提出了一个基于模态分解技术与权重自适应设计的组合模型。为验证模型的有效性,在模型的评价部分引入了AE、MSE、MAPE以及两个假设检验构建了评价体系,以山东蓬莱风电场的风速数据作为实证研究对象。仿真实验结果证明,相比于其他预测模型,本文所提出的组合模型具有良好的稳定性及适应性,并且能有效地改善预测性能及获得稳定的仿真结果。
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