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基于关联规则的PSO-Elman短期风速预测
标题：基于关联规则的PSO-Elman短期风速预测
摘要：
短期风速预测在风能利用和电力系统调度中具有重要的应用。为了提高风速预测的准确性，本论文提出了一种基于关联规则和粒子群优化（PSO）的Elman神经网络模型。关联规则用于提取风速特征，并进一步优化Elman神经网络的权重和阈值。
1.引言
风能是一种清洁且可再生的能源，风速预测对于风电场的电力调度和系统运营具有重要的意义。然而，由于风速的复杂性和不稳定性，短期风速预测一直是一个具有挑战性的问题。
2.相关工作
短期风速预测的方法主要分为统计方法和神经网络方法。统计方法通常根据历史数据的统计特性进行预测，如ARIMA模型和GARCH模型。神经网络方法则通过学习历史数据的非线性特征来进行预测，如BP神经网络和Elman神经网络。
3.方法
本文提出的PSO-Elman模型包含两个主要步骤：关联规则提取和PSO优化。
3.1关联规则提取
关联规则通过挖掘历史风速数据中的频繁项集来发现风速之间的关系。首先，将历史风速数据划分为时间窗口，然后通过使用Apriori算法挖掘频繁项集。最后，根据挖掘到的频繁项集构建关联规则。
3.2PSO优化
Elman神经网络是一种常用的递归神经网络，可以用于建模时间序列数据。在PSO-Elman模型中，PSO算法用于优化Elman神经网络的权重和阈值。PSO算法通过模拟鸟群觅食的行为，来搜索最优解。每一个粒子代表一个解，粒子的速度和位置不断更新直至找到最优解。
4.实验与结果分析
本文使用了一组实际风速数据进行实验验证。将数据集分为训练集和测试集，训练集用于训练PSO-Elman模型，测试集用于评估模型的预测性能。实验结果表明，PSO-Elman模型在短期风速预测中比传统方法具有更好的性能。
5.结论
本论文提出了一种基于关联规则和PSO的Elman神经网络模型，用于短期风速预测。实验结果表明该模型能够提高预测的准确性。进一步研究可以考虑更复杂的关联规则提取方法和其他优化算法的应用。
关键词：短期风速预测、关联规则、PSO-Elman模型、神经网络
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