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J-GLOBAL ID：201402279070916394   整理番号：13A1906678

ウェーブレットニューラルネットワークに基づく風速の短期予測とエラー修正のARIMAモデル

Short-term forecasting of wind speed based on wavelet neural network and ARIMA model of error correct

著者 (3件)： Sun Dongmei (School of Automation & Electrical Engineering, Nanjing Univ. of Technol., Jiangsu, Nanjing) ,  Chen Ling (School of Automation & Electrical Engineering, Nanjing Univ. of Technol., Jiangsu, Nanjing) ,  Zhu Jin (School of Automation & Electrical Engineering, Nanjing Univ. of Technol., Jiangsu, Nanjing)
資料名： Jisuanji yu Yingyong Huaxue  (Jisuanji yu Yingyong Huaxue)
巻： 30  号： 3  ページ： 322-325  発行年： 2013年 
JST資料番号： C2534A  ISSN： 1001-4160  CODEN： JYYHE6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 短期風速予測は風力発電機には非常に重要である。第一に,ウィンドファームか集めた風速データはウィンドファーム推薦方式の風エネルギー源査定の国家規格方法論に従って前処理し,不適切なデータを修正し紛失データを挿入する。次に,このデータはウエーブレットニューラルネットワークで風速を予測するために使用し,誤差推計学シリーズを使用してARIMAの誤差予測モデルを構築する。最後に,予測した誤差を使用して予測結果を更新する。小さな風ファーム測定データ用の上記方式とウエーブレットニューラルネットワークを使用した予測結果と比較すると,MAPEは46.97%減少した。この結果はARIMAモデル誤差訂正に基づくウエーブレットニューラルネットワークは明らかに風速予測の予測精度を改善することができ,短期風予測に有効使用できることを証明した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *風速 ,  短期予測 ,  誤り訂正 ,  ARMAモデル ,  発電機 ,  ウインドファーム ,  風力エネルギー ,  予測
準シソーラス用語： *ウェーブレットニューラルネットワーク ,  エラー修正 ,  ARIMAモデル ,  風力発電機 ,  風エネルギー ,  風速予測

分類 (1件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： ウェーブレットニューラルネットワーク ,  風速 ,  短期予測 ,  エラー修正 ,  ARIMAモデル