基于联想神经网络的风速序列预测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201610255135.1
IPC分类号：G06N3/08;G06N3/04
申请日期：
2016-04-20
申请人：
天津工业大学

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引证文献

著录项信息

专利名称	基于联想神经网络的风速序列预测方法
申请号	CN201610255135.1	申请日期	2016-04-20
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2016-09-28	公开/公告号	CN105976026A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06N3/08 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06N 基于特定计算模型的计算机系统〔7〕 G06N3/00 基于生物学模型的计算机系统（仿真生物的功能方面的模拟计算机入G06G 7/60）〔7〕 G06N3/02 采用神经网络模型（用于自适应控制的入G05B 13/00；用于图像模式匹配的入G06K 9/00；用于图像数据处理的入G06T 1/40；用于语音模式匹配的入G10L 15/16）〔7〕 G06N3/08 学习方法〔7〕	IPC分类号	G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;N;3;/;0;4查看分类表>
申请人	天津工业大学	申请人地址	天津市西青区宾水西道399号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	天津工业大学	当前权利人	天津工业大学
发明人	修春波;臧亚坤
代理机构	暂无	代理人	暂无

摘要

本发明属于时间序列预测分析领域，具体为基于联想神经网络的风速序列预测方法。针对具有混沌特性的风速序列，构造了一种用于风速序列预测的联想网络。以风速序列的波动性作为相似性测度准则，构造联想网络的存储样本模式，根据存储模式中蕴含的关联信息完成网络的学习，从而完成具有自相似性的风速序列的一步和多步预测分析。本发明适用于风速序列预测分析中。

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