[发明专利]二阶灰色神经网络和马尔科夫链的短期风速区间预测方法在审
| 申请号： | 201811081034.2 | 申请日： | 2018-09-17 |
| 公开（公告）号： | CN109345009A | 公开（公告）日： | 2019-02-15 |
| 发明（设计）人： | 王念;张靖 | 申请（专利权）人： | 贵州大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06N3/04 |
| 代理公司： | 贵阳中新专利商标事务所 52100 | 代理人： | 商小川 |
| 地址： | 550025 贵州省贵*** | 国省代码： | 贵州;52 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种二阶灰色神经网络和马尔科夫链的短期风速区间预测方法，它包括：步骤1、建立基于二阶灰色理论的风速预测模型；步骤2、利用神经网络算法优化灰色风速预测模型；步骤3、将历史风速序列投入优化后的灰色风速预测模型进行拟合得到拟合误差序列；步骤4、对误差绝对值序列进行分析，根据数据分布情况进行状态划分；步骤5、根据数据构造下一步状态转移矩阵，并根据矩阵计算各个状态下一步误差转移值的期望；步骤6、通过误差转移的期望值获取风速区间预测结果；解决了现有技术中直接对风速进行预测，难以克服风速的不确定性，使得预测精度低，准确性较差等技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 风速预测模型 风速区间 二阶 灰色神经网络 马尔科夫链 预测 风速 神经网络算法 状态转移矩阵 绝对值序列 不确定性 灰色理论 矩阵计算 历史风速 拟合误差 数据分布 数据构造 预测结果 拟合 优化 期望 分析 | ||
【主权项】：
1.一种二阶灰色神经网络和马尔科夫链的短期风速区间预测方法，它包括：步骤1、建立基于二阶灰色理论的风速预测模型；步骤2、利用神经网络算法优化灰色风速预测模型；步骤3、将历史风速序列投入优化后的灰色风速预测模型进行拟合得到拟合误差序列；步骤4、对误差绝对值序列进行分析，根据数据分布情况进行状态划分；步骤5、根据数据构造下一步状态转移矩阵，并根据矩阵计算各个状态下一步误差转移值的期望；步骤6、通过误差转移的期望值获取风速区间预测结果。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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