基于迟滞神经网络的风速时间序列预测 (2012年)

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更新时间:2024-07-07 10:47:47

自然科学 论文

为了改善风速时间序列的预测性能,提出了一种基于迟滞神经网络的预测方法.通过改变神经元激励函数的方式将迟滞特性引入神经网络中,以增强历史输入对当前响应的影响,从而提高有用信息的利用率,提高风速时间序列的预测性能;借助于相空间重构理论构造风速预测训练样本,采用梯度下降法对网络权值进行训练,利用遗传算法对迟滞参数进行优化.仿真结果表明:与传统神经网络及ARMA模型等方法相比,迟滞神经网络能够有效减小风速时间序列的预测误差,提高预测性能.


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