基于粗糙集理论_主成分分析的Elman神经网络短期风速预测_尹东阳

资 源 简 介

基于粗糙集理论_主成分分析的Elman神经网络短期风速预测_尹东阳

详 情 说 明

这篇论文探讨了一种结合粗糙集理论、主成分分析(PCA)和Elman神经网络的混合模型用于短期风速预测的方法。作者尹东阳提出的方法主要分为三个关键步骤：

首先采用粗糙集理论对原始风速数据进行属性约简，剔除冗余特征，保留对预测最重要的影响因素。粗糙集的优势在于不需要先验知识就能处理不确定性数据。

然后运用主成分分析对约简后的特征进行进一步降维处理，提取主要特征成分。PCA能够消除变量间的相关性，同时最大程度保留原始数据的信息量。

最后将处理后的特征输入Elman神经网络进行训练和预测。Elman网络是一种具有局部记忆功能的递归神经网络，特别适合处理时间序列预测问题。其隐含层包含上下文节点，能够记住之前时刻的状态，因此对风速这种具有时序特性的数据预测效果较好。

该混合模型通过数据预处理和神经网络预测的有机结合，相比单一预测方法在精度上有明显提升。实验结果表明，这种融合粗糙集和PCA的Elman网络模型能够有效降低预测误差，为风电场运营提供更可靠的风速预测数据。