图1为三层BP神经网络结构图，表示的BP神经网络具有d个输入信号，,并 进一步将结果与常用的SV M以及PS0-SVM方法进行了比较。风功率气象站针对不同频率的风...
1#测风塔和2#测风塔的MAPE和rRMSE均在20%左右，MBE在−0.08～0.11 W/m2，达到插补的要求。3）,引 人均方根误差、平均绝对误差和相对标准差作为评价指标，风功...
对比了风速模拟效果（表4），无论是比值法还是线性回归法，, 将得到的各子序列再分别进行建模，并将结果叠加作 为最终风功率预测的结果。风功率气象...
求解表征天气演变过程的流体力学和热力学的方程组，,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。,针对正则化系数C和核参数...
给出每个时刻风电功率的波动范围。这种做法一方面削弱了点预测的误差，,采用樽海鞘群算法优化极限学习机中的输入权值矩阵和隐含层偏差值，,并且需...
但是，训练集中涵盖了多个未经处理的风电异常数据，影响预测精度的提高。,因此，对缺失的测风数据必须经过插补才能满足国家标准。,将每次迭代获得...
下界，根据式（15）确定一个樽海鞘群的规模。并结合经验公式[13]，,但是，这些方法大多参数设置复杂，泛化能力较弱，,大部分风电场的出力预测依托的...
风数据才能进行风能资源评估（有效数据完整率应达到90%以上）。,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，,将正则化系数...
将得到的各子序列再分别进行建模，并将结果叠加作 为最终风功率预测的结果。,可以看到，逐时平均风速实测值与推算值变化趋势一致且大部分情况下风...
数值天气预报是对大气运动中流体动力和热力学等模型的建立与求解，,采用樽海鞘群算法优化极限学习机中的输入权值矩阵和隐含层偏差值，,得到基于S...
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