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基于灰色神经网络优化组合的风力发电量预测研究 被引量:10
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作者 章勇高 王妍 +1 位作者 孙佳 高彦丽 《电测与仪表》 北大核心 2014年第22期30-34,共5页
文中提出一种新型灰色神经网络优化组合的风力发电量预测研究,将人工神经网络预测模型和灰色预测模型有效结合,不仅考虑了风力、风向和温度等影响因素,而且将往年风力发电量的历史数据综合考虑,结合两种预测优点,从而提高了预测的准确... 文中提出一种新型灰色神经网络优化组合的风力发电量预测研究,将人工神经网络预测模型和灰色预测模型有效结合,不仅考虑了风力、风向和温度等影响因素,而且将往年风力发电量的历史数据综合考虑,结合两种预测优点,从而提高了预测的准确度并降低预测误差。算例结果证明,这种新型的灰色神经网络优化组合预测值误差低于单一的灰色预测或神经网络预测。 展开更多
关键词 人工神经网络 灰色预测技术 优化组合预测技术 误差 风力发电量
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