于婷婷
- 作品数：3 被引量：15H指数：2
- 供职机构：天津工业大学电气工程与自动化学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金天津市自然科学基金更多>>
- 相关领域：动力工程及工程热物理天文地球更多>>
- 基于迟滞神经网络的风速时间序列预测被引量：1
- 2012年
- 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.
- 张欣修春波刘新婷于婷婷
- 关键词：神经网络
- 基于混沌特性分析的风速序列混合预测方法被引量：9
- 2013年
- 为提高风速时间序列的预测性能,针对具有混沌特性的风速时间序列提出一种混合预测方法。通过分析风速时间序列的动力学特性,求解风速时间序列蕴含的最佳不稳定周期轨道,将前一最佳不稳定周期轨道附近的值作为当前预测结果,从而得到基于混沌不稳定周期轨道的预测结果。另外,将混沌算子网络应用于风速时间序列预测分析中,通过调节网络参数改变预测网络的动力学特性,从而实现风速时间序列预测分析。将这两种具有不同机理的预测方法通过优化融合指标函数的方式实现预测结果融合,从而实现风速时间序列的混合预测。仿真结果表明,混合预测方法能够进一步提高风速时间序列的预测性能。
- 修春波刘新婷张欣于婷婷
- 关键词：混沌
- 基于混沌不稳定周期方法的风速时间序列预测被引量：6
- 2012年
- 结合相空间重构理论,针对具有混沌特性的风速时间序列提出一种基于不稳定周期的预测方法.采用互信息法计算给定时间序列的延迟时间参数,根据时间序列运行轨迹的重合度,构造不稳定周期优化函数.通过对该函数的优化计算,得到嵌入维数参数及最佳不稳定周期值.根据所得延迟时间和嵌入维数等参数对风速时间序列进行相空间重构.利用前一不稳定周期轨迹附近的数值实现对未来风速时间序列的预测分析.仿真实验结果表明,该方法能够有效提高风速时间序列的预测性能,并可实现风速序列的多步预测分析.与持续法等传统预测方法相比,当预测步长增加时,该方法具有更稳定的预测性能.
- 刘新婷修春波张欣于婷婷
- 关键词：风速预测时间序列
