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hjieting金虫 (小有名气)
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【答案】应助回帖
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hjieting: 金币+5, ★★★很有帮助, 谢谢您， 还想和您多交流下~~ 2012-04-20 14:31:40
hjieting: 金币+5, ★★★很有帮助, 谢谢您， 还想和您多交流下~~ 2012-04-20 14:31:40
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这个时序分析有不少方法，可以在这方面的参考书中找到一些手段。我本身也不是主要研究这个方面，但是在所做的项目中有对于风功率的一个预测的内容，我使用的是人工神经网络方法，让神经网络通过训练数据来获得时序模型，然后预测。。。 但是要注意的是，第一你有多少数据量。数据量少也可以训练和构建网络，但可能对于你的那个预测的不确定度会增加（因为神经网络是一种基于数据统计的方法，涉及统计，就一定会有两个结果参数，一个是统计预测值，一个就是该值的不确定度）；第二你要注意选择步长，也就是选择多少个前面值来预测后一个值，不同步长的选择，对结果和运算时间都有很大的影响。 另外，今年的那个“大规模风力发电并网基础科学问题”的973项目中（首席为华中科大的袁小明博士的那个），他们有一个内容是电力系统的总负荷和各种电源出力的波动预测，其实也是个时间序列数据分析的问题，他们将采用“基于隐马可夫过程的出力波动预测”。。而目前在这方面采用的是“基于滑动平均的静态出力预测” 所以方法其实不少，也没有确定的一个。。关键是可以针对不同问题有个尝试，比较一下，哪个方法更加合适。。当然，同样应该拿这些时序分析的结果同你将前面每10分钟算出的数值求加权平均来作比较。。 还有，到最后你都应该在你预测值的基础上，加上预测不确定度。。 嗯。也就这些吧。。我基本也就到这个水平上了  |
12楼2012-04-20 08:29:40
hjieting
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2楼2012-04-18 14:49:13
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3楼2012-04-18 14:49:35
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4楼2012-04-18 15:57:13
