基于Elman神经网络的风速时间序列预测实例

  • 打印
  • 收藏
收藏成功


打开文本图片集

摘  要:风速时间序列具有非线性和非平稳性的特点,传统的预测方法难以建立风速间的函数关系,因此风速时间序列的预测结果精度不高。人工神经网络所具有的强非线性拟合能力有效地解决了风速时间序列难以预测的痛点,文章选择Elman神经网络预测全国3个地区不同尺度的风速时间序列,初步探讨了神经网络风速预测的可行性。(剩余7228字)

目录
monitor