【摘 要】
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为改善具有混沌特性的风速时间序列的预测性能,提出一种混合预测方法,利用相空间重构理论实现风速时间序列的重构,通过优化周期轨道函数求取时间序列中蕴含的不稳定周期,利用
【机 构】
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北京科技大学数理学院,北京,100083天津工业大学电气工程与自动化学院,天津,300387;
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为改善具有混沌特性的风速时间序列的预测性能,提出一种混合预测方法,利用相空间重构理论实现风速时间序列的重构,通过优化周期轨道函数求取时间序列中蕴含的不稳定周期,利用前一不稳定周期的风速数据对未来风速进行预测.采用神经网络对同一风速序列再进行预测分析,将2种预测结果采用加权求和的方式进行融合,实现风速序列的混合预测,并采用混沌优化算法确定加权参数.仿真实验结果表明:混沌不稳定周期方法能够改善具有混沌特性风速序列的预测性能,混合预测方法能够进一步提高风速序列的预测效果,预测性能优于单一预测方法.
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