随机算法改进的RCSA-ANN模型及近海短期风速预测

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。