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| 情报预测方法应用与比较研究 | |
| 引用本文： | 华泽嘉,王擎,郭永健.情报预测方法应用与比较研究[J].情报科学,2018,36(4):85-90. |
| 作者姓名： | 华泽嘉 王擎 郭永健 |
| 摘 要： | 【目的/意义】自然界中时间序列信号具有非线性、非稳定变化的特点。对时间序列信号实现准确预测，不
仅能够提高风电机组的输出功率，并且有助于调控风电场的运行维护，保障电力系统的安全运行。【方法/过程】本
文基于集合经验模式分解和变分模态分解两种时间序列分解的方法，并将其与RBF神经网络相结合提出RBF直
接预测模型和EEMD-RBF 和VMD-RBF 两种组合预测模型。利用某风电场的原始风速时间序列信息，通过
MATLAB 软件进行编程，进行案例分析。【结果/结论】预测结果表明组合预测模型优于RBF 直接预测模型，且
VMD-RBF组合预测模型的预测结果最为精确。 |
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