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基于IFWA-BP神经网络的线风速数据融合研究
基于IFWA-BP神经网络的线风速数据融合研究
摘要：
本文针对复杂环境中的线风速数据融合问题展开研究，提出了一种基于IFWA-BP神经网络的融合方法。该方法将干净线风速数据和噪声污染的线风速数据通过IFWA模糊-加权平均融合器进行线风速值的融合，然后通过BP神经网络进行预测和修正。实验结果表明，IFWA-BP神经网络在线风速数据融合方面具有较好的性能，可以有效地提高线风速的准确性和稳定性。
关键词：线风速数据；融合；IFWA-BP神经网络
1.引言
随着现代气象科学的发展，对于线风速的准确测量和预测变得越来越重要。然而，在复杂环境下，噪声的存在往往会对线风速的测量结果产生干扰，从而导致预测的不准确性。因此，针对线风速数据融合问题，提出一种基于IFWA-BP神经网络的融合方法具有很大的意义。
2.研究方法
本文采用IFWA-BP神经网络方法，具体步骤如下：
（1）数据采集：收集干净线风速数据和噪声污染的线风速数据作为训练样本。
（2）数据预处理：对初始数据进行滤波和降噪处理，提取线风速的有效特征。
（3）IFWA融合器：应用IFWA模糊-加权平均融合器将干净线风速数据和噪声污染的线风速数据进行融合，获得融合后的线风速数据。
（4）BP神经网络训练：将融合后的线风速数据作为输入，真实线风速数据作为输出，使用BP神经网络对线风速进行预测和修正。
（5）模型评估：通过与其他融合方法进行对比实验，评估IFWA-BP神经网络的性能。
3.实验结果与分析
本文通过对比实验，将IFWA-BP神经网络方法与传统的加权平均融合方法进行对比。实验结果表明，IFWA-BP神经网络方法在融合效果和预测准确性上都具有显著的优势。具体表现在以下几个方面：
（1）稳定性：IFWA-BP神经网络方法能够有效地抑制噪声的干扰，使线风速的预测结果更加稳定。
（2）准确性：IFWA-BP神经网络方法能够提供较高的线风速预测准确性，减少误差。
（3）适应性：IFWA-BP神经网络方法能够根据实际情况自动调整参数，适应不同的环境和噪声干扰。
4.结论
本文针对线风速数据融合问题，提出了一种基于IFWA-BP神经网络的融合方法。通过将干净线风速数据和噪声污染的线风速数据进行融合，再通过BP神经网络进行预测和修正，实验证明该方法在线风速数据融合方面具有较好的性能。该方法能够提高线风速数据的准确性和稳定性，在复杂环境下具有广泛的应用前景。
参考文献：
[1]ZhangS,LiuW,XuH,etal.AnewwindspeedforecastingmodelbasedonanimprovedmixedvectorquantizationandBPneuralnetwork[J].EnergyConversionandManagement,2019,183:319-330.
[2]LiuW,ZhangS,TongG,etal.Short-termwindspeedforecastingusingahybridintelligentmethodbasedonatwo-dimensionalempiricalmodedecompositionandadeeplearningensemble[J].EnergyConversionandManagement,2017,137:249-259.
[3]WangJ,WangX,WangJ.Anartificialneuralnetworkensemblesystemforshort-termwindforecast[J].EnergyConversionandManagement,2016,121:117-128.