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基于混沌时间序列的短期风速特性分析及预测

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针对短期风速预测问题,提出一种基于混沌理论的最大Lyapunov指数预测法.首先,计算延迟时间和嵌入维数对风速时间序列进行相空间重构,其中分别使用C-C法求取延迟时间和Cao算法选取嵌入维数.然后,在相空间重构的基础上,分别采用小数据量法和G-P算法计算最大的Lyapunov(李雅普诺夫)指数和关联维数,对风速时间序列的混沌特性进行判别分析.最后,仿真结果表明,与传统的加权零阶局域预测法,本文提出的基于最大Lyapunov指数预测法有更高的精度.

张野、孙鹏飞

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长安大学电子与控制工程学院 陕西 西安 710064

长安大学地质工程与测绘学院 陕西 西安 710064

短期风速预测 混沌时间序列 基于最大Lyapunov指数预测法 加权零阶局域预测法

2020

福建质量管理
福建省质量管理协会

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ISSN：
年,卷(期)：2020.(7)
  • 10