本文主要研究内容
作者丁家乐,陈国初,原阔（2019）在《基于改进萤火虫算法的短期风功率预测》一文中研究指出：针对传统的回声状态网络序列对随机性大、波动性强的风功率预测精度不高的问题,提出一种基于改进互补集合经验模态分解和改进萤火虫算法优化回声状态网络的风功率预测模型。利用改进互补集合经验模态分解将风功率数据分解成一系列的本征模态函数,用回声状态网络模型分别对分解后的本征模态函数进行预测,利用改进萤火虫算法寻找模型的最优权值,将输出结果加权合并为最终的风功率预测值。仿真结果表明,所提出的预测方法有较高的预测精度。
Abstract
zhen dui chuan tong de hui sheng zhuang tai wang lao xu lie dui sui ji xing da 、bo dong xing jiang de feng gong lv yu ce jing du bu gao de wen ti ,di chu yi chong ji yu gai jin hu bu ji ge jing yan mo tai fen jie he gai jin ying huo chong suan fa you hua hui sheng zhuang tai wang lao de feng gong lv yu ce mo xing 。li yong gai jin hu bu ji ge jing yan mo tai fen jie jiang feng gong lv shu ju fen jie cheng yi ji lie de ben zheng mo tai han shu ,yong hui sheng zhuang tai wang lao mo xing fen bie dui fen jie hou de ben zheng mo tai han shu jin hang yu ce ,li yong gai jin ying huo chong suan fa xun zhao mo xing de zui you quan zhi ,jiang shu chu jie guo jia quan ge bing wei zui zhong de feng gong lv yu ce zhi 。fang zhen jie guo biao ming ,suo di chu de yu ce fang fa you jiao gao de yu ce jing du 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自系统仿真学报的丁家乐,陈国初,原阔，发表于刊物系统仿真学报2019年11期论文，是一篇关于互补集合经验模态分解论文,萤火虫算法论文,回声状态网络论文,风功率预测论文,系统仿真学报2019年11期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自系统仿真学报2019年11期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：互补集合经验模态分解论文; 萤火虫算法论文; 回声状态网络论文; 风功率预测论文; 系统仿真学报2019年11期论文;