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基于增量式极限学习机的风电场杂波抑制算法研究

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由于时变风力涡轮机杂波(WTC)严重影响气象雷达的探测性能,文中将极限学习机(ELM)思想引入到气象雷达风电场杂波抑制中,并针对ELM算法隐藏层节点数难以确定的问题,研究了基于增量式极限学习机(I-ELM)算法以抑制风力涡轮机杂波.首先构建训练样本选取策略,其次对模型参数进行搜索与优化,最后采用I-ELM算法自适应抑制WTC.仿真实验结果表明:该算法有效提高了WTC的抑制性能,实现了气象信号的高精度恢复.
A Study on Wind Farm Clutter Suppression Using Incremental Extreme Learning Machine

吴非宏、弓俊才、周婷、王锐

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国网山西省电力公司检修分公司,太原030000

国网山西省电力公司计量中心地区 太原030000

气象雷达 风电场杂波 极限学习机 增量式极限学习机

2021

10.16592/j.cnki.1004-7859.2021.02.005

现代雷达
南京电子技术研究所

现代雷达

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.568
ISSN：1004-7859
年,卷(期)：2021.43(2)
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