龚松建
- 作品数：5 被引量：32H指数：2
- 供职机构：南京工业大学自动化与电气工程学院更多>>
- 发文基金：江苏省科技支撑计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程动力工程及工程热物理更多>>
- 基于改进时间序列方法的短期风速预测研究
- 采用时间序列模型对短期风速预测进行研究。在此方法基础上，考虑风速变化的极值 点对总体预测误差的影响，以及预测曲线较实际曲线产生的滞后，分别对预测数据进行了极值 点修正和偏移量处理。在对未来1 小时风速进行预测时，相比时间...
- 袁宇浩龚松建张广明
- 关键词：风速预测最小二乘支持向量机极值点
- 风电场短期风速预测方法研究
- 龚松建
- 基于改进最小二乘SVM方法的短期风速预测
- 为了进一步提高短期风速预测的精度，分析了一种改进的风速预测方法，该方法考虑风速 发生变化的极值点对总体预测误差的影响，以及预测曲线较实际曲线产生的滞后，分别对预测数据 进行了极值点修正和偏移量处理，在对未来th风速进行预...
- 张广明袁宇浩龚松建
- 关键词：风速预测最小二乘支持向量机极值点
- 基于改进最小二乘支持向量机方法的短期风速预测被引量：16
- 2011年
- 为了进一步提高短期风速预测的精度,分析了一种改进的风速预测方法.该方法考虑风速发生变化的极值点对总体预测误差的影响,以及预测曲线较实际曲线产生的滞后,分别对预测数据进行了极值点修正和偏移量处理.在对未来1 h风速进行预测时,相比粒子群优化(PSO)的最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型、未经优化的LS-SVM模型及反向传播(BP)神经网络模型,所提出的模型具有较高的预测精度和运算速度.算例结果表明,改进的LS-SVM算法是进行短期风速预测的有效方法.
- 张广明袁宇浩龚松建
- 关键词：风速预测粒子群优化最小二乘支持向量机极值点
- 基于PSO优化LS-SVM的短期风速预测被引量：16
- 2011年
- 提出了一种基于粒子群(PSO)算法优化最小二乘支持向量机(LS-SVM)的风电场风速预测方法。以相关性较高的历史风速序列作为输入,建立预测模型,并用粒子群算法优化模型参数。在对未来1 h风速进行预测时,文章所提出的模型比最小二乘支持向量机模型及BP神经网络模型具有较高的预测精度和运算速度。算例结果表明,经粒子群优化的最小二乘支持向量机算法是进行短期风速预测的有效方法。
- 龚松建袁宇浩王莉张广明
- 关键词：风速预测粒子群优化最小二乘支持向量机
