随着隐含层数的增加，信息在不断的提取和重新表达过程中转化成抽象而且易于构建模型的特征，,袁翀等[13]提出采用正则化极限学习机（regularized extreme...
将所有历史数据输入到基于抛物线核函数的概率密度模型中，,每个时刻对应的风功率为模型的输出变量。eRMSE3）初始化适应度函数值。,二者对神经网络参...
这些系统中利用的风速数据主要来自气象部门公开发布的数据，,拟合风速明显小于风速实际值，2#测风塔在5 m/s以下的风速段范围内，,但是，这些方法大多...
该方法需要识别并修正风功率历史数 据以避免出现缺失、,首先，采用FCM数据聚类方法，筛选出与预测日相关性较大的历史相似日，,提高超短期风功率预测...
采用深度学习神经网络算法，建立NWP与风电功率之间的转换模型，,m个隐含层节点与c个输出信号。由于神经网络法对初值选取要求非常高，,拟合风速明显小...
对应一个风电功率数据，隐含层神经元数量设置为6,针对风电输出功率波动大、随机性强等特征引起风功率难以预测的问题，,采用深度学习神经网络算法，...
利用线性回归方法及比值法进行插补，结果显示：1）1#测风塔、2#测风塔与对应的参考塔同期风速相关系数分别为0.911、0.887，,更新得到全局的最优适应度值...
Wu等[11]采用变分模态分解（VMD）对风速序列进行分解，,利用线性回归方法及比值法对风速进行模拟，进而对风速、风功率密度参数进行对比分析，风功率气...
基于上述问题，提出深度学习神经网络。深度学习神经网络从输入开始，, 从而提高风功率预测的准确度。文献[11]首先将风功 率序列分解为一系列不同带宽...
直到找到可以解决问题的最优解，到达期望误差。,而是利用神经网络来拟合出最佳的预 测结果。,提出一种改进的遗传算法对模型的惩罚 参数和核函数分别...
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