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基于云模型理论的短期风速预测方法被引量：3: 2017年; 基于不确定性理论与方法,采用模糊c均值(FCM)聚类算法对历史风速数据进行聚类分析.在此基础上,利用云模型理论将由聚类产生的一系列定量数据集合转化为由3个云模型数字特征值表示的定性概念,建立风速云模型.将历史风速时间序列中的分钟级变化规律以及日变化规律应用到云模型规则发生器中,建立风速预测的组合云模型.误差概率统计发现,该模型24h风速预测绝对误差小于2m/s的概率为97.94%,预测曲线的均方根误差为0.98m/s.将云模型预测值的期望与RBF神经网络预测值对比,预测精度有所提高,预测曲线基本反映出了风速的变化规律,表明基于云模型的预测方法在风速预测方面的可行性.; 刘树洁赖旭邹金王志伟; 关键词：风速预测云模型不确定性模糊聚类

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刘树洁