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hjieting

金虫 (小有名气)

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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~~~~
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
专注、勤勉,持之以恒
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。
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。。
专注、勤勉,持之以恒
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~~~
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。。
专注、勤勉,持之以恒
16楼2012-04-20 21:53:47
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