文献类型：期刊文章

作　　者：廖志强[1] 李太福[2] 余德均[3] 程杨[4] 姚立忠[1]

机构地区：[1]西安石油大学电子工程学院,陕西西安710065 [2]重庆科技学院电气与信息学院,重庆401331 [3]重庆电力高等专科学校实践教学部,重庆400053 [4]重庆市农业科学院,重庆401329

出　　处：《江南大学学报（自然科学版）》

基　　金：国家自然科学基金项目(51075418);重庆市自然科学基金项目(CSTC2008BB2356)

年　　份：2012

卷　　号：11

期　　号：1

起止页码：14-18

语　　种：中文

收录情况：AJ、CAS、CSA、IC、PROQUEST、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：针对风速具有较强的混沌特性,预测难度较大,提出了一种基于相空间重构的神经网络短期风速预测方法:对数据进行小波降噪,运用互信息法和虚假最近邻点法确定最佳的延迟时间和嵌入维数,对样本空间进行重构,使新的样本能够表征原始时间序列动态特性,更能反映风速变化特性。在此基础上运用BP神经网络进行短期风速预测。实验结果表明短期风速预测精度得到提高。

关 键 词：相空间重构 互信息法  虚假最近邻点法  BP神经网络 风速预测

分 类 号：TP183]