关键词：光功率预测;;ARMA-RBF;;人工神经网络;;小波变换;;训练因子
摘 要：针对光功率时间序列的非线性、时变性的复杂特性,设计基于小波变换的光功率时间序列预处理解析算法,构建ARMA-RBF组合预测模型,并提出一种训练因子调整RBF神经网络的训练频率来优化组合模型,最终实现光功率的预测。实验结果表明,该组合模型的预测精度较ARMA模型提高了40.2%,较RBF模型提高了28.3%。
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