基于粗糙集理论-主成分分析的Elman神经网络短期风速预测
本文主要介绍了一种基于粗糙集理论的Elman神经网络短期风速预测方法。该方法通过结合主成分分析和粗糙集理论来提高风速预测的准确性。
传统的静态前馈神经网络（FNN）在短期风速预测中存在局部最优值和动态性能不足的问题。为了解决这些问题，引入了Elman动态神经网络来建立风速预测模型。Elman神经网络是一种特殊的递归神经网络，可以 Capture 时序依赖关系和非线性关系。
为了优化Elman神经网络的输入，采用主成分分析（PCA）对原始风速数据进行特征提取。PCA是一种常用的降维技术，可以减少数据的维数和噪声，提高模型的泛化能力。
然而，Elman神经网络预测模型在风速波动的峰值处预测误差较大，预测精度存在波动性。为了解决这个问题，提出了基于粗糙集理论的预测值修正方法。粗糙集理论是一种数学工具，用于处理不确定性和不完全信息的数据。
通过结合粗糙集理论和Elman神经网络，可以提高风速预测的准确性和鲁棒性。实验结果表明，该方法可以有效地提高预测精度，增强神经网络模型的泛化能力。
本文的贡献在于提出了一个基于粗糙集理论和主成分分析的Elman神经网络短期风速预测方法，解决了传统静态前馈神经网络在短期风速预测中的局部最优值和动态性能不足的问题。该方法具有较好的实用性和泛化能力。
知识点：
1. Elman神经网络：是一种特殊的递归神经网络，用于 Capture 时序依赖关系和非线性关系。
2. 主成分分析（PCA）：是一种常用的降维技术，用于减少数据的维数和噪声，提高模型的泛化能力。
3. 粗糙集理论：是一种数学工具，用于处理不确定性和不完全信息的数据。
4. 风速预测：是指预测未来某个时间段内的风速，用于风电发电、气象预报等领域。
5. 神经网络优化：是指通过调整神经网络的结构和参数来提高其泛化能力和预测准确性。
本文的结论是，基于粗糙集理论和主成分分析的Elman神经网络短期风速预测方法可以提高风速预测的准确性和鲁棒性，具有较好的实用性和泛化能力。
