基于BP-神经网络的风速短期预报技术研究

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针对风速预报中出现的资料获取困难、预报精度差等问题,文章提出采用临近历史数据的BP-神经网络风速短期预报模型,并重点对BP模型的输入层和隐含层参数进行估计。在一定范围内,枚举输入层和隐含层的参数,并采用大量数据进行模拟,同时采用SSE和MAE两种指标对模拟结果进行评价,得NT适合于风速预报的多个不同参数BP模型。同时将多个BP模型用于预报,发现预报结果精度都比较高,表明不同参数的BP模型均可用于预报且BP模型存在异参同效性。
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