【摘 要】
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风速具有非平稳性和非线性的特点,为了提高短期风速预测准确性,提出一个混合预测模型。阐述该模型用变分模态分解(VMD)对风速进行分解和重组,降低数据复杂度和非平稳性后,用
【机 构】
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风速具有非平稳性和非线性的特点,为了提高短期风速预测准确性,提出一个混合预测模型。阐述该模型用变分模态分解(VMD)对风速进行分解和重组,降低数据复杂度和非平稳性后,用多目标粒子群算法(MOPSO)对回声状态神经网络(ESN)的参数进行优化,构造最优预测模型,同时提高预测的准确性和稳定性。通过实验发现,提出的VMD-MOPSOESN模型优于比较模型,在短期风速预测中表现出很好的性能。
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