本文選題：風(fēng)速　切入點(diǎn)：預(yù)測(cè)　出處：《電工技術(shù)學(xué)報(bào)》2014年04期

【摘要】：從分析風(fēng)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(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)和最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)的組合預(yù)測(cè)模型引入到風(fēng)速預(yù)測(cè)中。首先使用聚類經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解將風(fēng)速序列分解為一組相對(duì)平穩(wěn)的子序列,以減輕不同趨勢(shì)信息間的相互影響;然后運(yùn)用最小二乘支持向量機(jī)對(duì)各子序列分別建模預(yù)測(cè),為降低預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn),使用自適應(yīng)擾動(dòng)粒子群算法(ADPSO)和模型學(xué)習(xí)效果反饋機(jī)制對(duì)LSSVM預(yù)測(cè)模型的輸入維數(shù)和超參數(shù)進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化;最后將各個(gè)子序列的預(yù)測(cè)結(jié)果疊加得到預(yù)測(cè)風(fēng)速。實(shí)例研究表明,本文所提的組合預(yù)測(cè)模型可以有效挖掘風(fēng)速序列特性,具有較高的預(yù)測(cè)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(xué)電氣工程學(xué)院;廣西電力科學(xué)研究院;新鄉(xiāng)供電公司;
【基金】：博士點(diǎn)基金(20110141110032) 教育部中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(20112072020008)資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TM614

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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1 邵t，

本文編號(hào)：1694928