测风塔10m风速(m/s)、测风塔30m风速(m/s)、测风塔50m风速(m/s)、测风塔70m风速(m/s)、轮毂高度风速(m/s)、测风塔10m风向(°)、测风塔30m风向(°)、测风塔50m风向(°)、测风塔70m风向(°)、轮毂高度风向(°)、温度(°)、气压(hPa)、湿度(%)、实际发电功率（mw）

风速预测，毕业设计，BP神经网络，wind speed

VMD.分解程序-将序列分解为多个子序列，用于风速风功率等新能源预测

基于Verhulst模型的短期风速预测研究，王子赟，纪志成，风速预测技术在保持风力发电系统稳定方面有着重要的作用。为了提高风速预测的精确性，本文提出了一种基于灰色Verhulst模型的风速预�

提出利用遗传算法优化在线支持向量机的风电场风速预测方法,应用遗传算法选择在线支持向量机的参数,将选择的参数代入在线支持向量模型,对前7 d的风速进行预测,实验结果证明了该方法的可行性。

本文以支持向量机原理和小波变换原理为基础，使用网格搜索法来对支持向量机的参数进行寻优，完成对风速的测量。

narx的matlab代码多元多步风速预测 该呼吸包含使用多变量输入数据进行的单步和多步风速预测的实现代码。 这个想法是使用外部参数（例如温度，湿度，压力等）来预测不同层位的风速（向前迈进），而不涉及风速本身的历史数据。 使用了两种主要方法，包括各种深度学习迁移学习方法和常规神经网络模型。 数据库 风力数据库是从M2塔的获得的。 每两秒钟获取一次M2塔数据，并在不同高度（2至80 m）下测量的一分钟内取平均值。 但是，出于预测目的，我们将数据下采样到10分钟（平均）。 可以访问已处理的数据。 数据进行了分区，以将一年（2017）用于培训和验证（80％和20％），并将另一年（2018）用于测试目的。 转移学习 预训练的深度学习模型用于该实验。 该代码在中实现。 神经网络 文献中提出的几种神经网络方法已在以下方面实现：前馈神经网络（FFNN），时延神经网络（TDNN），非线性自回归外生模型（NARX）。

提出一种计及历史气象数据的短期风速预测方法。首先将历史风速数据和历史气象数据作为风速预测的原始输入，采用混合特征选择（HFS）方法对输入向量进行删选，选取与预测风速强相关的变量，生成预测模型的输入特征集；然后运用异方差高斯过程回归（HGP）模型进行建模，该模型能体现风速的随机性。根据某实测风速数据进行提前1 h风速预测，结果表明所提方法能提高风速预测精度。

为了提高风电场短期风速预测的精度，提出了一种基于自适应噪声的完整集成经验模态分解(CEEMDAN)-排列熵(PE)和量子遗传算法(QGA)优化BP神经网络的短期风速预测模型。首先采用CEEMDAN对原始风速时间序列进行分解，降低不同特征尺度序列间的相互影响；其次，为了减少计算规模，对分解得到的各个分量序列分别计算排列熵，将熵值相近的分量进行叠加形成新的序列；最后，针对BP神经网络在初始化权值和阈值的选取上存在随机性的问题，采用QGA对BP参数进行优化，分别对每个新的序列进行预测并将预测结果进行叠加得到最终的预测值。实例仿真结果表明，该组合模型提高了预测的精度，减小了误差，具有实际意义和工程应用价值。

【预测模型】基于DBN实现风速预测matlab源码.zip