計及誤差信息的自適應(yīng)超短期風(fēng)速預(yù)測模型

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摘 要：為提升超短期風(fēng)速預(yù)測精度，提出一種計及誤差信息的自適應(yīng)混合預(yù)測模型。應(yīng)用自適應(yīng)噪聲的完備集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解模型與鯨魚優(yōu)化的變分模態(tài)分解模型分別對風(fēng)速樣本數(shù)據(jù)與預(yù)測誤差進(jìn)行分解，同時計算各子序列的模糊熵以判斷序列復(fù)雜程度。在此基礎(chǔ)上，應(yīng)用鯨魚優(yōu)化的長短期網(wǎng)絡(luò)預(yù)測復(fù)雜程度較高的序列，差分自回歸移動平均模型預(yù)測復(fù)雜程度較低的序列。（剩余18111字）