《表1 各子模式合并为新子序列的结果Tab.1 Results of the new subsequences with merged IMF components》
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《基于VMD-SE-IPSO-BNN的超短期风电功率预测》
从图3可知,第3~6个子模式的样本熵相差不多,可以把这4个归为一类,叠加重构后作为一个新的子模式输入BNN进行训练和预测。同理全部子模式的归类重构结果如表1所示,归类重构后的各子模式如图4所示。图5为分解重构风电功率信号的重构误差。从图5可以看出,分解重构误差值较小,相对于实际功率值可忽略不计。
图表编号 | XD0014197700 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2018.01.25 |
作者 | 殷豪、董朕、孟安波 |
绘制单位 | 广东工业大学自动化学院、广东工业大学自动化学院、广东工业大学自动化学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |