导读:本文包含了风速风向预测论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:超短期预测,风速风向预测,LSTM,CNN
风速风向预测论文文献综述
魏昱洲[1]（2019）在《高铁线路风速风向短时局地预测方法研究》一文中研究指出随着高速铁路动车组运行速度的不断提高,大风对高速列车运行造成的影响开始被人们所重视。高速列车在行驶过程中极易受到强风的影响,从而产生较大的俯仰力矩,造成行车事故。在地理位置或环境特殊的路段,车体周围风场发生变化,导致气动力显着改变,增加了列车脱轨、倾覆的可能性。因此,对于高速铁路线路周边大风天气的预测有着重要的意义。本文研究了高速铁路线路风速风向短时局地预测方法,搭建风速风向超前预测模型,使用由WindLog风速风向传感器获得的数据对于模型进行训练,并进行风速风向超前1min、5min、10min的超短期预测。为了实现风速风向超前预测,构建了基于LSTM长短时记忆网络的预测模型,对数据进行预处理,设置合理的学习步长,建立双层LSTM网络结构,获取历史步长内的数据特征,进行超前预测。以单变量与双变量为数据输入,比较LSTM模型预测性能的优劣。对风速超前预测模型进行优化,基于CNN卷积神经网络搭建预测模型,迭加多个CNN卷积模块,提取深层的风速数据特征。结合LSTM长短时记忆网络与CNN卷积神经网络,构建双层LSTM与双层CNN卷积层相迭加的预测模型,LSTM学习数据的时序特征,CNN学习数据的局部深层特征,用改进的优化模型进行风速预测。针对风向超前预测问题,由风向数据的季节性以及相关性构建ARIMA时间序列模型并分析其预测性能。对风向数据进行差分,并进行ACF、PACF检验,增强平稳性与连续性。对风向数据进行一阶差分后,构建LSTM与CNN相结合的风向预测模型,对风向预测问题做出优化。本论文在实验室周边环境下进行数据检测与获取,分割数据集进行模型的训练与验证。实验证明,LSTM预测模型对于风速的预测结果较为准确,对于风向的预测具有一定的跟随性,优化的风速风向预测模型在性能上均有较大提高,且超前预测模型具有较强的适应性。(本文来源于《北京交通大学》期刊2019-05-01）
朱凌,陈涛威,周晨,邓红雷,夏桥[2]（2019）在《考虑风速风向联合分布的大风灾害下电力断线倒塔概率预测》一文中研究指出针对实际线路风速与风向数据很难获取、现有大风灾害下断线倒塔概率预测误差偏高的不足,提出了考虑风速风向相关性的电力断线倒塔概率预测模型。该模型采用风速概率密度函数和风向频度的乘积表示联合概率密度函数,计算输电线路高度各风向的有效最优概率分布类型及参数。利用输电线路风荷载模型和铁塔风荷载模型计算得到各个方向下线路和铁塔能承受的最大风速。对数值天气预报数据进行处理,采用高度修正和插值映射后的预报风速数据作为输入参数,实现线路气象数据不足时风灾下电力断线倒塔的概率高精度预测。(本文来源于《电力系统保护与控制》期刊2019年02期）
冯有良,高强,高乐华[3]（2012）在《山东近岸黄海极值风速预测及防灾建议——基于极值分布和风向的预测》一文中研究指出在总结有关海上大风预测研究成果的基础上,根据极值理论合理选取预测极值风速的极值分布计算模型:Gumbel分布和Poisson-Gumbel分布。根据山东近岸黄海26 a的风速观测资料,采用分风向统计数据和投影法处理数据,充分考虑风向和相邻风向的影响,形成十六个风向的年极值序列和过程极值序列样本;最后,用两种模型计算得到各个风向的极值风速预测结果,对比不考虑风向的计算结果,分析出黄海海域海洋风灾发生的时间规律和致灾风向,并对黄海海域的防风减灾提出合理建议。(本文来源于《海洋环境科学》期刊2012年04期）
冯有良[4]（2010）在《基于风向的建筑工程设防风速预测研究》一文中研究指出近年来,随着我国城市化速度加快、人口增长及社会的快速发展,建筑工程领域高层、超高层建筑不断涌现。风荷载是超高层建筑的主要控制荷载,对于工程设防风速预测的研究非常必要。本文以实测风荷载资料为依据,参照国内外不同国家风荷载规范对风荷载计算的规定,从对风速样本做了不同处理,运用不同极值分布模型预测极值风速,并对计算结果进行对比等几个方面对工程设防风速预测进行了探讨和研究：(1)首先介绍了风的相关基础知识,介绍了我国的风荷载规范；并着重对比了中、日、美、澳、英等国家的风荷载规范：对风荷载的计算公式及参数、基本风压、体形系数、风压高度变化系数等列表比较。(2)介绍了一维复合极值分布理论及二维复合极值分布理论；同时介绍了经典极值理论、Pearson-Ⅲ分布等几种常用的概率分布模型；对于不同的样本选取方法,参数估计,以及拟合优度检验方法进行了总结。(3)本文对潮涟岛26年的实测风速资料进行了统计分析,以我国的建筑结构荷载规范规定的方法为依据,采用不同概率预测模型对极值风速进行了预测,将复合极值分布预测值与单因素年极值序列拟合极值曲线所得的预测值进行了比较,推荐针对本资料的极值风速预测的极值概率预测模型。(4)在仔细比较我国规范和国外规范对于极值风速预测方法的不同规定之后,提出考虑风向的极值风速预测方法,利用不同的概率预测模型。对于潮涟岛风速资料进行了分风向统计分析,形成不同风向的风速资料样本,针对不同风向的样本进行了极值风速的预测,并对预测结果进行了相同概率模型分风向与不分风向计算结果的比较,以及不同概率模型分风向与不分风向计算结果的比较。根据比较结果提出了极值风速预测的一种新思路。(本文来源于《中国海洋大学》期刊2010-06-08）
风速风向预测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对实际线路风速与风向数据很难获取、现有大风灾害下断线倒塔概率预测误差偏高的不足,提出了考虑风速风向相关性的电力断线倒塔概率预测模型。该模型采用风速概率密度函数和风向频度的乘积表示联合概率密度函数,计算输电线路高度各风向的有效最优概率分布类型及参数。利用输电线路风荷载模型和铁塔风荷载模型计算得到各个方向下线路和铁塔能承受的最大风速。对数值天气预报数据进行处理,采用高度修正和插值映射后的预报风速数据作为输入参数,实现线路气象数据不足时风灾下电力断线倒塔的概率高精度预测。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
风速风向预测论文参考文献
[1].魏昱洲.高铁线路风速风向短时局地预测方法研究[D].北京交通大学.2019
[2].朱凌,陈涛威,周晨,邓红雷,夏桥.考虑风速风向联合分布的大风灾害下电力断线倒塔概率预测[J].电力系统保护与控制.2019
[3].冯有良,高强,高乐华.山东近岸黄海极值风速预测及防灾建议——基于极值分布和风向的预测[J].海洋环境科学.2012
[4].冯有良.基于风向的建筑工程设防风速预测研究[D].中国海洋大学.2010