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hjieting

金虫 (小有名气)
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引用回帖:
10楼: Originally posted by zym1003 at 2012-04-19 19:38:12:
根据你前面所获得的6个数据得到一个时间序列数据，然后推算下一个10分钟的值。。然后这一个推算的值与你第一个值的比较，即为对于第一个数值的一个小时时间间隔数值推算

我大体上明白您的意思了。这样推算的结果就是针对第一个数据的，麻烦您，弱弱的问下， 一般用什么方法推算呢？？不胜感激啊~~~~
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11楼2012-04-19 21:36:15
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zym1003

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【答案】应助回帖

★ ★ ★ ★ ★
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
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
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12楼2012-04-20 08:29:40
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hjieting

金虫 (小有名气)
引用回帖:
12楼: Originally posted by zym1003 at 2012-04-20 08:29:40:
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 ...

还得麻烦您，这不就成风速预测了吗？其实，也就是怎么整合处理以十分钟为间隔的已知数据， 得到以一小时为间隔的风速数据。。


另：方便透露您是哪个大学，或者研究院吗？我本科就是风电专业，现在华北电力大学，我们实验室也主要做风功率预测。
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13楼2012-04-20 14:47:21
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zym1003

捐助贵宾 (知名作家)
是啊。。时序分析应该在很多领域都可以应用，比如股市预测，经济走向阿，以及机器设备的工作状态。。只是我仅仅涉及过风速和风功率预测，所以就以此为例子了~~也没有更多其他例子可以和你交流~~

我本人本科是浙江理工大学读机电一体化的，后来去英国伦敦大学念的硕士和博士，读材料了。。现在中科院宁波材料所做博士后，相关领域为锂电池储能材料。。不过现在呢又和中科院电工所有一个项目合作，做储能系统平抑可再生能源波动（包括风能和太阳能），所以就了解一些了。。
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14楼2012-04-20 14:59:37
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hjieting

金虫 (小有名气)
引用回帖:
14楼: Originally posted by zym1003 at 2012-04-20 14:59:37:
是啊。。时序分析应该在很多领域都可以应用，比如股市预测，经济走向阿，以及机器设备的工作状态。。只是我仅仅涉及过风速和风功率预测，所以就以此为例子了~~也没有更多其他例子可以和你交流~~

我本人本科是浙 ...

哇哦~~厉害，太牛了，多栖发展。。。额。。。我才研一。。。科研道路好遥远啊， 呵呵。   以后多多交流哈~~~
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15楼2012-04-20 17:11:01
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zym1003

捐助贵宾 (知名作家)


也不是我要刻意要多栖发展，刚好这些事实发生了，那也不是相差太远的方向，还是可以应对吧。。就做了

科研道路走上了，如果你自己不主动退出，也就不会结束。。所以是无尽的道路～～不过你愿意，并很开心地去做的话，也就不会那么辛苦了。。。

如果哪天真的苦了，就退出做做别的也可以，但是科研的经历也算是个锻炼的。。
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16楼2012-04-20 21:53:47
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