基于遲滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)速時(shí)間序列分析與預(yù)測的開題報(bào)告

基于遲滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)速時(shí)間序列分析與預(yù)測的開題報(bào)告一、選題的背景和意義風(fēng)速是自然界中不可或缺的因素之一，也是風(fēng)力發(fā)電、氣象預(yù)報(bào)等領(lǐng)域中重要的氣象參數(shù)。為了對風(fēng)速進(jìn)行預(yù)測和控制，需要對其進(jìn)行時(shí)間序列分析和預(yù)測。近年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在時(shí)間序列分析和預(yù)測領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用和發(fā)展。其中，遲滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DelayNeuralNetwork,DNN）是一種可以處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。本課題旨在研究基于DNN的風(fēng)速時(shí)間序列分析與預(yù)測方法，以提高風(fēng)速預(yù)測的準(zhǔn)確度和可靠性，為風(fēng)力發(fā)電等領(lǐng)域的應(yīng)用提供支持。二、相關(guān)研究現(xiàn)狀目前，基于時(shí)間序列的預(yù)測方法主要包括統(tǒng)計(jì)模型和機(jī)器學(xué)習(xí)模型兩類。統(tǒng)計(jì)模型包括ARIMA模型、VAR模型、GARCH模型等，其優(yōu)點(diǎn)在于建模簡單，容易理解；但同樣存在較大的缺點(diǎn)，比如對非線性時(shí)間序列的建模能力較弱。機(jī)器學(xué)習(xí)模型包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、決策樹等，這類模型在非線性數(shù)據(jù)建模和預(yù)測中表現(xiàn)優(yōu)異，特別是遲滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在時(shí)間序列建模中具有很好的效果。三、研究內(nèi)容和方法本研究將選用Python語言進(jìn)行編程實(shí)現(xiàn)，在此基礎(chǔ)上從以下幾個(gè)方面進(jìn)行研究：1、風(fēng)速時(shí)間序列數(shù)據(jù)的預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)變換等；2、選取適當(dāng)?shù)木W(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)，利用DNN模型對風(fēng)速時(shí)間序列進(jìn)行建模和訓(xùn)練；3、對風(fēng)速時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)測，并對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行評估和優(yōu)化；4、基于所得結(jié)果對DNN模型進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化，提高其預(yù)測性能和應(yīng)用價(jià)值。四、預(yù)期成果本研究的主要成果包括：1、基于DNN的風(fēng)速時(shí)間序列建模和預(yù)測模型；2、基于該模型對風(fēng)速時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測的算法和程序；3、模型的可行性和有效性驗(yàn)證，評估其在風(fēng)力發(fā)電等領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值。五、研究進(jìn)度安排時(shí)間節(jié)點(diǎn)|主要工作內(nèi)容------------|-------------第一階段|閱讀并分析相關(guān)文獻(xiàn)，了解DNN和時(shí)間序列預(yù)測的基本原理及方法第二階段|收集并預(yù)處理風(fēng)速時(shí)間序列數(shù)據(jù)，搭建DNN模型并進(jìn)行訓(xùn)練第三階段|對風(fēng)速時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，并對模型進(jìn)行評估和優(yōu)化第四階段|將模型應(yīng)用于風(fēng)力發(fā)電等領(lǐng)域，探究其應(yīng)用價(jià)值和可行性第五階段|撰寫論文并準(zhǔn)備研究報(bào)告六、參考文獻(xiàn)[1]LiYP,HuYJ,ZhuQK.DNN-basedwindspeedforecastinginwindfarms[C]//AppliedMechanicsandMaterials.TransTechPubl,2014,624:1883-1886.[2]LinJ,ZhangC,ZhangY.WindspeedforecastingusingacombinationofELMandDNN[C]//2015InternationalConferenceonIntelligentTransportation,BigData&SmartCity(ICITBS).IEEE,2015:143-146.[3]YangG,HuangB,PengZ,etal.ImprovedDNN-basedwindspeedanddirectionforecastingstrategya