【摘 要】
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针对风速信号不稳定而引起的风速预测精度不高问题,文章提出了一种短期风速预测方法,其通过小波包分解将不稳定的风速信号转化为相对稳定的风速信号,再对其进行BP神经网络预
【机 构】
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中南大学航空航天学院,北京宇航系统工程研究所
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针对风速信号不稳定而引起的风速预测精度不高问题,文章提出了一种短期风速预测方法,其通过小波包分解将不稳定的风速信号转化为相对稳定的风速信号,再对其进行BP神经网络预测,从而提高短期风速预测精度。仿真计算结果表明,基于小波包分解的BP神经网络的短期风速预测模型的平均绝对百分比误差(MAPE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)均低于其他短期风速预测方法的各项误差,在短期风速预测中具有一定的优越性。
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