基于模糊粗糙集与改进聚类的神经网络风速预测_刘兴杰

资 源 简 介

基于模糊粗糙集与改进聚类的神经网络风速预测_刘兴杰

详 情 说 明

这篇论文提出了一个创新的混合模型用于风速预测。研究结合了模糊粗糙集理论、改进的聚类算法和神经网络技术来处理风速数据的不确定性和非线性特征。

模型首先利用模糊粗糙集对原始风速数据进行属性约简，有效降低了数据维度并保留了关键信息特征。随后采用改进的聚类算法对处理后的数据进行分类，这种聚类方法在传统算法基础上进行了优化，能够更好地适应风速数据的时间序列特性。

经过前两步处理后的数据被输入到神经网络中进行训练和预测。神经网络的强大非线性映射能力与前期数据处理的优势相结合，显著提高了预测精度。实验结果表明，该混合模型相比单一神经网络模型具有更好的预测性能，特别是在处理风速数据的波动性和不确定性方面表现突出。

这种方法为风速预测领域提供了新的技术路线，对于风电场功率预测和电网调度具有重要应用价值。