基于变分模态分解和改进鲸鱼算法优化的模糊神经网络风速预测模型.docx

基于变分模态分解和改进鲸鱼算法优化的模糊神经网络风速预测模型
基于变分模态分解和改进鲸鱼算法优化的模糊神经网络风速预测模型
摘要：
风速预测在风能发电、灾害预警等领域具有重要的应用价值。本文提出了一种基于变分模态分解（VMD）和改进鲸鱼算法优化的模糊神经网络（FNN）风速预测模型。首先，利用VMD方法对风速信号进行分解，提取出不同的模态成分。然后，将提取的模态成分作为输入，通过改进的鲸鱼算法优化FNN的参数，实现风速的预测。实验证明，提出的模型在风速预测方面具有较高的准确性和鲁棒性。
关键词：变分模态分解；鲸鱼算法；模糊神经网络；风速预测
第一章引言
1.1研究背景和意义
风速预测在风能发电、灾害预警等领域具有重要的应用价值。准确地预测风速可以帮助风能发电场优化电力调度、提高发电效率；在灾害预警方面，风速预测可以帮助做出及时的应对措施，保护人民的生命和财产安全。因此，开展风速预测的研究具有重要的现实意义。
1.2国内外研究现状
目前，风速预测的研究主要分为统计学方法和机器学习方法两大类。统计学方法主要包括时间序列分析、支持向量回归等，这些方法简单、易实现，但在处理非线性和非平稳信号时存在一定的局限性。机器学习方法包括基于人工神经网络（ANN）、模糊神经网络（FNN）、遗传算法（GA）等，这些方法可以更好地处理非线性和非平稳信号，具有更好的预测性能。
1.3本文研究内容和结构安排
本文提出了一种基于变分模态分解和改进鲸鱼算法优化的模糊神经网络风速预测模型。具体研究内容和结构安排如下：
第二章预备知识
介绍了本文需要用到的一些预备知识，包括变分模态分解、鲸鱼算法、模糊神经网络等。
第三章变分模态分解
详细介绍了变分模态分解的原理和方法。首先介绍了Mann对信号的分解过程，然后介绍了如何通过变分模态分解来优化分解结果。最后，介绍了模态指数和带宽的计算方法。
第四章改进鲸鱼算法
对传统的鲸鱼算法进行了改进，提出了一种基于捕食行为的改进方法。通过改进的鲸鱼算法，可以更好地搜索和优化FNN的参数，提高预测的准确性。
第五章模糊神经网络风速预测模型
提出了基于变分模态分解和改进鲸鱼算法优化的模糊神经网络风速预测模型。详细介绍了模型的结构和训练过程，并给出了相应的算法。
第六章实验结果与分析
通过实验证明了提出模型的有效性和准确性，与其他方法进行了对比分析，并通过误差分析来说明模型的性能。
第七章总结与展望
对本文的工作进行总结，并对未来的研究方向进行展望，包括模型的进一步优化和应用的拓展。
参考文献
通过对风速预测进行模型的改进和优化，本文提出了一种基于变分模态分解和改进鲸鱼算法优化的模糊神经网络风速预测模型。实验证明，该模型具有较高的准确性和鲁棒性，在风能发电、灾害预警等领域具有重要的应用价值。未来的研究方向可以在进一步优化模型的基础上，拓展其应用范围，提高预测的精度和可靠性。