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基于ARIMA与Elman神经网络的短期风速组合预测方法
随着风电技术的不断发展，风速预测越来越成为风电业的重要一环。短期风速预测对风电场的运营和管理具有重要意义。准确预测风速可以帮助风电场调整风力发电机的转速以及确定备用电源，最大限度地推动能源的利用。因此，研究短期风速预测方法具有实际应用意义。
目前，常用的短期风速预测方法主要包括时间序列分析、人工神经网络以及深度学习等方法。其中，基于ARIMA模型与Elman神经网络的组合预测方法受到了广泛关注。该方法将ARIMA模型和Elman神经网络相结合，既能考虑到风速序列的线性关系，又能利用神经网络的非线性拟合能力，从而提高短期风速预测的准确性和稳定性。
ARIMA模型（自回归综合移动平均模型）是一种常用的时间序列分析模型，它可以对序列的趋势、季节性和随机性进行建模和预测。ARIMA模型的核心思想在于时间序列的平稳性。如何使得时间序列平稳可以通过差分的方法实现，通过差分后，可以得到一个平稳的时间序列，进而应用ARIMA模型进行建模和预测。
Elman神经网络则是一种循环神经网络（RNN），它具有良好的非线性拟合能力和动态建模能力，能够有效识别序列中的长期依赖关系，从而提高了预测的准确性。Elman神经网络模型包含一个输入层、一个隐层、一个输出层和一个上下文层。其中，隐层与上下文层形成循环连接，这种连接方式可以帮助神经网络有效处理序列数据。
基于ARIMA与Elman神经网络的短期风速组合预测方法主要分为以下几个步骤：
1.数据预处理：包括对原始风速数据进行平滑处理和数据归一化处理。
2.ARIMA模型建立：通过对平稳后的风速序列进行差分与模型参数估计，建立ARIMA模型。ARIMA模型的阶次包括AR阶数、MA阶数以及差分阶数。ARIMA模型的选取需要根据实际数据进行调整，以达到最佳的预测效果。
3.Elman神经网络建立：将预处理后的风速序列输入到Elman神经网络中进行训练。同时，为了避免过拟合，需要进行交叉验证和正则化等操作。
4.组合预测：将ARIMA模型和Elman神经网络进行组合预测。对于预测结果不一致的情况，可以采取加权平均的方式进行融合，从而提高预测结果的准确性。
5.模型评估和优化：对模型进行评估和优化。其中评估指标包括预测误差、均方根误差等，通过调整相关参数以提高模型准确性。
基于ARIMA与Elman神经网络的短期风速组合预测方法获得了广泛的应用，具有良好的预测效果。因此，在实际应用中可以采用该方法进行风速预测，以提高风电场的经济效益和运行可靠性。同时，未来的研究可以进一步探索其他预测方法的组合应用，来提高预测结果的稳定性和准确性。