基于多元時(shí)間序列的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)短期風(fēng)速預(yù)測(cè)模型的研究.pdf

1、聲明本人鄭重聲明：所呈交的學(xué)位論文，是本人在指導(dǎo)教師的指導(dǎo)下，獨(dú)立進(jìn)行研究所取得的成果。除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文不包含其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫(xiě)過(guò)的研究成果。對(duì)本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。本聲明的法律責(zé)任由本人承擔(dān)。論文作者簽名：顰絲日期：關(guān)于學(xué)位論文使用權(quán)的說(shuō)明本人完全了解太原理工大學(xué)有關(guān)保管、使用學(xué)位論文的規(guī)定，其中包括：①學(xué)校有權(quán)保管、并向有關(guān)部門(mén)送交學(xué)位論文的原件與復(fù)印件；②學(xué)?？梢?/p>

2、采用影印、縮印或其它復(fù)制手段復(fù)制并保存學(xué)位論文；③學(xué)?？稍试S學(xué)位論文被查閱或借閱：④學(xué)?？梢詫W(xué)術(shù)交流為目的，復(fù)制贈(zèng)送和交換學(xué)位論文；⑤學(xué)?？梢怨紝W(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容(保密學(xué)位論文在解密后遵守此規(guī)定)。簽名：塑絲日期：0k|jj務(wù)jf口導(dǎo)師簽名：咝望絲日期：堂zi!』!』!太原理工大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文(3)研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模理論，并采用粒子群優(yōu)化算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)；采用灰色關(guān)聯(lián)法分析風(fēng)速與風(fēng)向的關(guān)聯(lián)程度，驗(yàn)證了加入風(fēng)向的

3、有效性，并通過(guò)相關(guān)系數(shù)計(jì)算與下一時(shí)刻的風(fēng)速相關(guān)性較大的風(fēng)向，與時(shí)間序列確定的歷史風(fēng)速、風(fēng)速殘差作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入變量，建立了加入風(fēng)向的基于一元時(shí)間序列的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)速預(yù)測(cè)模型。仿真結(jié)果表明了風(fēng)向的加入能夠提高風(fēng)速的預(yù)測(cè)精度。(4)在計(jì)算關(guān)聯(lián)度及相關(guān)系數(shù)時(shí)，涉及到了關(guān)聯(lián)度公式、分辨系數(shù)的選取以及相關(guān)程度的確定，帶有一定的主觀意識(shí)，為此，本文提出了一種基于多元時(shí)間序列模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法，采用多元時(shí)間序列模型確定的風(fēng)速、風(fēng)向個(gè)數(shù)以及風(fēng)速回歸殘差個(gè)