随机算法改进的RCSA-ANN模型及近海短期风速预测

摘要

为了提高近海短期风速的预测精度,提出了一种基于随机布谷鸟搜索算法(Random Cuckoo Search Algorithm,RCSA)和人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)的模型。首先通过引入随机因子改进布谷鸟搜索算法得到了RCSA,建立了预测海上短期风速的RCSA-ANN模型;其次在上海芦潮港建立了测风塔,测得了近海气象数据,并开展了模型的训练;最后与BP-ANN、CSA-ANN模型进行对比和分析,验证了RCSA-ANN模型的精度。结果表明:CSA改进方法简单、可靠且有效,解决了该算法易陷入局部最优的问题;RCSA-ANN模型的平均误差不仅低于BP-ANN模型的,而且远低于CSA-ANN模型的,三种模型的预测精度依次降低;RCSA-ANN模型预测精度高,能对较为波动的风速序列实现准确预测,具有很好的应用潜力。