ARIMA-Elman神经网络风速预测：提高组合精度与滞后性

在通信与网络领域，针对风速预测这一关键任务，一项创新的研究提出了结合ARIMA模型和Elman神经网络的组合预测方法。ARIMA（自回归积分滑动平均模型）是一种经典的统计模型，适用于捕捉时间序列数据中的线性趋势和季节性。然而，风速变化往往存在非线性特征，单纯依靠ARIMA可能无法完全捕捉这些复杂动态。 改进的Elman神经网络在此发挥了重要作用。它是一种循环神经网络，能够处理序列数据，并通过记忆单元保留历史信息。在本研究中，ARIMA模型首先进行风速预测，提取出时间序列中的线性规律，而预测误差则反映了非线性成分。然后，这些预测误差以及历史风速的一阶差分序列被用作Elman神经网络的输入，通过学习和拟合非线性模式，神经网络能提供更准确的预测误差估计。 将ARIMA模型的预测结果与神经网络的误差预测结果相结合，形成了修正后的预测风速，这不仅提高了预测精度，还能减少预测滞后性。相比于传统的ARIMA方法和其它单一或混合预测模型，这种组合方法展现出显著的优势。它能在处理非平稳风速数据时，有效地融合线性和非线性特征，从而提升风速预测的可靠性。 风速预测的准确性对于风力发电行业的运行管理和经济效益至关重要。通过引入神经网络技术，研究人员解决了ARIMA模型在处理非平稳数据时的局限性，使得风速预测模型更加适应实际应用，为优化风电场管理、提升电力系统的稳定性和经济效益提供了有力支持。这项工作不仅在理论上推动了风速预测领域的研究进步，而且在实践中具有广泛的应用前景，对于可再生能源的发展和环境保护具有重要意义。