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基于变分模态分解和改进鲸鱼算法优化的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神经网络风速预测模型
摘要：
风速预测在能源、航空、气象等领域具有重要的应用价值。为了提高风速预测的准确性和稳定性，本文将变分模态分解（VMD）与改进的鲸鱼算法（IWO）相结合，提出了一种新的神经网络风速预测模型。首先，利用VMD对原始风速数据进行模态分解，提取出多个子信号系列；然后，将每个子信号系列作为输入，构建相应的神经网络模型；接下来，通过改进的IWO算法来优化神经网络模型的参数；最后，利用优化后的神经网络模型对未知风速数据进行预测。
关键词：变分模态分解、神经网络、风速预测、改进鲸鱼算法、优化
1.引言
风速预测在能源行业中具有重要的作用。准确的风速预测可以帮助风电场调度风机，提高能效和供电质量。目前，常用的风速预测方法包括统计方法、物理模型和神经网络模型。然而，由于风速具有非线性和动态性质，传统的预测方法往往无法满足精度和稳定性要求。因此，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神经网络风速预测模型，以提高风速预测的准确性和稳定性。
2.方法
2.1.变分模态分解
变分模态分解（VMD）是一种基于信号分解的方法，可以将原始信号分解为多个子信号。VMD的基本思想是将原始信号分解为不同频率的模态函数，在频域和时域上都具有良好的局部性。VMD通过优化约束条件来得到频率随时间变化的模态函数，使得每个模态函数在频域上具有明显的局部特性。
2.2.改进鲸鱼算法
鲸鱼算法（WhaleOptimizationAlgorithm，WOA）是一种基于仿生学的优化算法，模拟了鲸鱼在觅食过程中的行为。然而，原始的WOA算法存在着早熟收敛和局部搜索能力弱等问题。为了提高算法的全局搜索能力和搜索效率，本文对WOA进行了改进，引入了动态步长因子和自适应调节策略来调整搜索过程的步长和速度。
2.3.神经网络风速预测模型
基于VMD分解得到的子信号，构建了相应的神经网络模型。神经网络模型采用多层感知机结构，通过反向传播算法来训练和优化模型。为了进一步提高神经网络模型的性能，本文采用了改进的鲸鱼算法来优化模型的参数，使得模型能够更好地拟合风速数据。
3.实验设计与结果分析
本文选取了某风电场的历史风速数据作为实验数据，将其划分为训练集和测试集，用于训练和测试模型。通过比较基于VMD和改进鲸鱼算法的神经网络模型与其他方法的风速预测结果，我们可以评估模型的性能。实验结果表明，基于VMD和改进鲸鱼算法的神经网络模型在风速预测方面具有较高的准确性和稳定性，相比于其他方法有着明显的优势。
4.结论与展望
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神经网络风速预测模型。实验结果表明，该模型在风速预测方面具有较高的准确性和稳定性。未来，我们可以进一步优化模型的结构和参数，探索更多的信号分解方法和优化算法，以提高风速预测模型的性能和适用性。
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