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Modify Manual Observation System Data to Automatic Observing System Data on Wind Speed Using Bp Neural Network

机译:使用Bp神经网络将手动观测系统数据修改为风速自动观测系统数据

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摘要

This paper uses back propagation (BP) neural network to modify manual observing system data to automatic observing system data in wind speed data. First, we prepare six factors which are wind speed data six hours ahead to one hour ahead as input data. The tests indict when these factors selected, the modify results are better than others. The training data used for the neural network is the data from 1 Jan 2005 to 31 Dec 2007. The data from 1 Jan 2004 to 31 Dec 2004 are employed to test the model. The results show that the proposed method can produce satisfactory results in modifying manual observing system data to automatic observing system data. After modifying the manual data using BP neural network, the modified time series achieves -0.05m/s in Mean Bias Error compared to automatic observing system data. For wind speed, it could be a promising candidate for modifying manual observing system data to automatic observing system data.
机译:本文利用BP神经网络将风速数据中的人工观测系统数据修改为自动观测系统数据。首先,我们准备六个因素,即提前6小时到提前1小时的风速数据作为输入数据。测试表明选择了这些因素后,修改结果要比其他结果更好。用于神经网络的训练数据是2005年1月1日至2007年12月31日的数据。2004年1月1日至2004年12月31日的数据用于测试模型。结果表明,该方法在将人工观测系统数据修改为自动观测系统数据方面,取得了满意的效果。使用BP神经网络修改手动数据后,与自动观测系统数据相比,修改后的时间序列的平均偏差误差达到-0.05m / s。对于风速,将手动观测系统数据修改为自动观测系统数据可能是有前途的候选者。

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