预测模型

第32卷第35期中国电机工程学报、，01．32NO．35Dec。1520122012年12月15日oftheCSEE◎2012Chin．Soc．for 107ProceedingsElec．Eng．614 文章编号：0258—8013(2012)35—0107-08中图分类号：TM文献标志码：A 学科分类号：470．40采用贝叶斯一克里金一卡尔曼模型的多风电场风速短期预测卿湘运，杨富文，王行愚(华东理工大学自动化系，上海市徐汇区200237)Short·TermWind...

“机器在风能领域的应用，主要包括长期风速模型和短期风速运行。风资源评估是在风电场建场的时候所考虑重要一个环节，但是从分工密度以及可利用的小时数力求在风电场建立后达到一个经济效益的最大化，而短时风速预测它的目的是达到精准的风速预测，有助于风电控制，风电场优化和维护日程。”9月19日，上海大学博士邓莹在2019 第十二届中国（江苏）国际风电产业发展高峰论坛上发表了重要讲话。 专题：现场直播丨2019 第十二届中国（江苏）国际风电产业发展高峰论坛 以下为发言实录： 邓莹：大家下...

摘 要： 旅游客流量受多种因素影响，传统的时间序列预测模型无法描述预测对象的规律，人工智能方法如BP神经网络，其结构的选择过多依赖经验，基于此提出了利用改进的粒子群算法优化BP神经网络，通过惯性因子的非线性递减来改善粒子群的寻优性能。将该预测模型应用于自贡灯会的客流量进行实际预测分析，通过对150组训练样本和50组测试样本的实验仿真，可知改进后的方法提高了预测结果的准确度，并且涉及参数少、简单有效。 关键词： 旅游客流量预测；BP神经网络；粒子群算法；非线性递减 0 引言 随...

基本介绍 人工神经网络是一种经典的机器学习模型，随着深度学习的发展神经网络模型日益完善. 神经网络模型实际上是根据训练样本创造出一个多维输入多维输出的函数， 并使用该函数进行预测， 网络的训练过程即为调节该函数参数提高预测精度的过程.神经网络要解决的问题与最小二乘法回归解决的问题并无根本性区别. 回归和分类是常用神经网络处理的两类问题，感知机(Perceptron)是一个简单的线性二分类器， 它保存着输入权重， 根据输入和内置的函数计算输出.人工神经网络中的单个神经元即是感知...

最近，北方下的雨有点多。 对于没怎么见过雨的北方人来说，确实经常会被「浇」个措手不及。 既然完全没有「先验经验」可以借鉴，这时候就只能全靠天气预报了！ 在围棋和《星际争霸》等游戏领域赢麻了之后，DeepMind即将挑战一个全新的项目——预测天气。 在过去的几年里，DeepMind一直在悄悄地与英国气象局合作，而最近一篇发表于《自然》杂志上的论文则展示了这一成果。 简而言之，DeepMind设计了一个全新的机器学习模型，可以预测未来几小时内是否会下雨。 结果表明，DeepM...

基于预处理算法和优化理论的 短期风速预测新方法 研究背景 短期风速预测对于风电并网至关重要，然而，由于风速的非高斯性和非平稳性，极大程度加大了风速预测的难度。许多学者对此展开了相关研究，可大致分为四类方法：物理方法、统计方法、人工智能方法以及组合方法。本文选取陕西省延安市的两台测风塔的长期实测风速数据为研究对象，利用预处理方法去除风速序列的非高斯特性和日非平稳特性，基于误差最优化理论，结合多种预测模型，提出短期风速预测的组合模型，并与现有其它多种预测模型进行了深入对比研究。...

点击标题下「中国电机工程学报」即可关注本刊微信 提示 新增功能：点击文章底部左下角“阅读原文”可在手机端查看论文全文啦！点击右下角“写留言”可对论文进行评论。 基于波动互相关系数的风能资源评估组合模型 叶林，饶日晟，杨丹萍，靳晶新，张亚丽 DOI：13334/j.0258-8013.pcsee.161012 1 项目背景 风电场风能资源评估是为了确定和预测风电场长期风资源状况，评估风电场的长期风能资源储量，为风电场选址分析、风机最优排布方案设计和风电场经济运行提供依据。国内外...

基于气象因子修正的风电场短期风速预测摘要：为了提高风电场短期风速预测的精度，提出了基于当地气象因子和支持向量机（mf-svm）的模型。以风场所在地的气象台所测物理因子为输入，用bp神经网络预测出未来3天的平均风速，作为风场短期风速预测的修正参考值；基于风场单台风机的历史风速，用支持向量机（svm）方法预测出未来4小时风速值，并加以修正，实例证明模型具有较强的预测能力。此外，对模型所产生的误差来源也进行了分析。predictingshort-termwindspeed，mode...

（1.华北电力大学，河北保定071003；2.华能上安电厂，河北石家庄531）采用经验模式分解（EMD）和时间序列相结合的方法进行风电场的短期风速预测。针对风速序列的非平稳性和时序性，利用EMD分析非线性、非平稳信号的特点和自回归滑动平均（ARMA）时间序列的建模方法，建立风电场短期风速预测的EMD-ARMA模型。该模型通过EMD方法将原始风速序列进行分运用ARMA时间序列的方法对各分量分别进行预测。通过对我国某风电场的实际风速序列进行分析预介绍方法的实现过程，证明该方法的有...

10-5 统计模型如何纳入以上分类 统计学模型是机器学习模型的另一种说法，这些模型高度依赖概率论和统计学的数学原理，从变量中寻找关系。 10-6 线性回归 预测因子和响应变量之间的关系，用数学公式表示： y = \beta_{0} + \beta_{1}x_{1}+\beta_{2}x_{2}+...+\beta_{n}x_{n} \\ y是响应变量\\ x_{i}是第i个变量\\ \beta_{0}是截距\\ \beta_{i}是第i个变量的相关系数 【例子】根据每小时共享...