|
|||||
|
|
| 基于变量选择深度信念神经网络的风速预测 | |
| 引用本文： | 李大中,李昉,张克延. 基于变量选择深度信念神经网络的风速预测[J]. 华北电力大学学报(自然科学版), 2021, 0(1): 62-68 |
| 作者姓名： | 李大中 李昉 张克延 |
| 作者单位： | 1.华北电力大学控制与计算机工程学院 |
| 摘 要： | 风速波动具有随机性和不确定性,导致风速预测的准确度不高.准确的风速预测对于优化风电运行策略和提高发电效率具有重大意义.利用最大信息系数(Maximal Information Coefficient,MIC)对风机SCADA数据进行变量相关性分析,并以MIC值大小对原始变量排序,将包含7项变量的子集作为深度信念网络(D... |
| 关 键 词： | 风场大数据 变量选择 深度信念网络 受限玻尔兹曼机 最大信息系数 |
Wind Speed Prediction Based on DBN with Variable Selection |
|
| Abstract: | |
| Keywords: | |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |