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发明公开
基于小波分解和偏最小二乘回归算法的风速预测方法无效

公开(公告)号：CN110084425A

公开(公告)日：2019-08-02

申请号：CN201910340738.5

申请日：2019-04-25

Applicant: 华北电力大学

Inventor： 孔小兵 , 刘向杰 , 黄一北 , 马乐乐 , 张皓 , 冯乐

IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于小波分解和偏最小二乘回归算法的深度信念网的风速预测方法，通过将采集自某实际风电场的原始数据进行清洗、分类和归一化处理后用小波基函数db3对归一化的各部分数据进行分解，使两部分数据各自产生一系列不同频率的子序列。对训练数据分解后所产生的各个频率子序列分别建立以偏最小二乘回归算法为有监督训练算法的深度信念网模型，并在训练数据分解后所产生的各个频率子序列中提取样本用来训练以上建立的深度信念网模型从而得到具有最优参数的风速预测模型。较现有的技术，本发明所涉及的方法在预测风速时不仅易于实现，而且取得更高的预测精度。

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