三种方法在风速预测中的应用研究

查看全文 作　　者：[1]韩爽 [1]杨勇平索引[1]刘永前

机构地区：[1]华北电力大学能源与动力工程学院,北京102206

出　　处：《华北电力大学学报(自然科学版)》索引2008年第35卷第3期,共5页

基　　金：国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2007AA05Z428) 摘　　要：对持续法、ARIMA和BP网络三种方法在提前1 h风速预测中的应用进行了研究和比较。为消除季节对预测结果的影响,针对一年12个月分别建立预测模型;认为风速具有不平稳性,应该对原始风速序列进行差分处理;通过对样本数据进行相关性分析来确定神经网络的输入神经元个数;结果表明:大多数情况下,ARIMA模型和BP网络模型的预测结果都好于持续法,并且BP一般都好于ARIMA;但也有持续法好于ARIMA和BP网络模型的情况。不能笼统地说某个方法优于另外一个方法,应该根据具体情况进行分析和判断,选择合适的模型种类,以取得最优预测效果。 关键词：风速预测应用比较持续法差分自回归滑动平均模型神经网络相关性分析

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