本文選題：風速　切入點：預(yù)測　出處：《電工技術(shù)學報》2014年04期

【摘要】：從分析風速序列的非線性和非平穩(wěn)性特征出發(fā),將一種基于聚類經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EEMD)和最小二乘支持向量機(LSSVM)的組合預(yù)測模型引入到風速預(yù)測中。首先使用聚類經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解將風速序列分解為一組相對平穩(wěn)的子序列,以減輕不同趨勢信息間的相互影響;然后運用最小二乘支持向量機對各子序列分別建模預(yù)測,為降低預(yù)測風險,使用自適應(yīng)擾動粒子群算法(ADPSO)和模型學習效果反饋機制對LSSVM預(yù)測模型的輸入維數(shù)和超參數(shù)進行聯(lián)合優(yōu)化;最后將各個子序列的預(yù)測結(jié)果疊加得到預(yù)測風速。實例研究表明,本文所提的組合預(yù)測模型可以有效挖掘風速序列特性,具有較高的預(yù)測精度。
[Abstract]:Based on the analysis of the nonlinear and non-stationary characteristics of wind speed series, A combined forecasting model based on clustering empirical mode decomposition (EEMD) and least squares support vector machine (LSSVM) is introduced into wind speed prediction. Firstly, the wind speed series is decomposed into a set of relatively stationary sub-sequences by clustering empirical mode decomposition. In order to reduce the interaction between different trend information, and then use the least squares support vector machine to model and predict each sub-sequence separately, in order to reduce the forecast risk, Adaptive perturbed particle swarm optimization algorithm (ADPSO) and model learning effect feedback mechanism are used to optimize the input dimension and superparameter of LSSVM prediction model. Finally, the predicted wind speed is obtained by superposing the prediction results of each sub-sequence. The combined prediction model proposed in this paper can effectively mine the characteristics of wind speed series and has high prediction accuracy.
【作者單位】： 武漢大學電氣工程學院;廣西電力科學研究院;新鄉(xiāng)供電公司;
【基金】：博士點基金(20110141110032) 教育部中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金(20112072020008)資助項目
【分類號】：TM614

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1694928