【摘 要】
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针对短期风速预测问题,提出基于交叉迭代模糊聚类算法和正则化正交最小二乘法的径向基函数神经网络预测方法。该方法首先利用交叉迭代模糊聚类算法确定样本数据的模糊聚类中
【机 构】
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浙江同济科技职业学院,中国计量学院质量与安全工程学院,
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针对短期风速预测问题,提出基于交叉迭代模糊聚类算法和正则化正交最小二乘法的径向基函数神经网络预测方法。该方法首先利用交叉迭代模糊聚类算法确定样本数据的模糊聚类中心,然后采用正则化正交最小二乘法进一步优选径向基函数中心,并将广义交叉有效性指标作为停止选择过程的标准。该方法可有效减小网络规模,提高网络推广能力,并能避免数值病态情况发生。以我国某风电场实测风速时间序列为例进行计算和分析,其结果验证了所提方法的有效性。
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