遗传混沌算子网络提升风速序列预测性能

遗传混沌算子网络的风速序列预测研究是一项针对提升风速序列预测准确性和稳定性的重要工作，发表于2014年。本文的主要贡献者是李艳晴和程怡，他们分别来自北京科技大学理学院和天津工业大学电气工程与自动化学院。 该研究的核心是提出了一种创新的预测方法——改进的遗传混沌算子网络。这种网络结构分为输入层、中间层和输出层，其中输入层与中间层之间的连接权值采用了线性衰减策略，这样设计旨在增强网络的权重分配效果，提高信息传递的效率。中间层的混沌算子单元采用了混沌映射函数作为激励函数，这种选择使得网络能够捕捉到风速序列中的复杂动态行为。 遗传算法在本研究中扮演了关键角色，它被用来优化网络的权值和混沌算子控制参数。通过遗传算法，研究人员能够搜索到最优的网络结构，使其在预测过程中表现出更强的适应性和鲁棒性。这种方法避免了手动调整参数的局限，提高了预测模型的自适应性能。 在数据预处理阶段，研究者采用差分方法对风速序列进行平稳化处理，目的是消除序列中的趋势和随机波动，使得预测更加精确。随后，利用相空间重构理论，他们构建了基于平稳化数据的训练样本，为网络的学习提供了坚实的基础。 实验结果显示，遗传混沌算子网络在风速序列预测方面表现优异，特别是在多步预测时，相较于传统的预测方法，它展现出更好的性能。特别是随着预测步长的增加，该方法的预测稳定性得到了显著提升，这在实际应用中对于电网调度、风电场管理等场景具有重要意义。 总结来说，这项研究不仅引入了混沌算子网络和遗传算法的结合，还通过有效的方法改善了风速序列预测的精度和稳定性，为风能领域的决策支持系统提供了新的预测工具和技术。