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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













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