基于DTCWT與LSSVM的風(fēng)電場(chǎng)短期風(fēng)速預(yù)測(cè)
關(guān)鍵詞：風(fēng)速 預(yù)測(cè) 雙樹復(fù)小波 最小二乘支持向量機(jī) 子帶
摘要：由于風(fēng)速具有很強(qiáng)的非線性特性,傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)方法難以對(duì)其準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。為提高預(yù)測(cè)精度,提出了將雙樹復(fù)小波與最小二乘支持向量機(jī)相結(jié)合的風(fēng)速時(shí)間序列預(yù)測(cè)建模方法。首先,利用雙樹復(fù)小波對(duì)風(fēng)速時(shí)間序列進(jìn)行多尺度分解,將其分解為高頻子帶和低頻子帶;其次,利用最小二乘支持向量機(jī)對(duì)不同頻率的子帶建立相應(yīng)的預(yù)測(cè)模型;最后,將各子帶預(yù)測(cè)值進(jìn)行等權(quán)求和得到預(yù)測(cè)結(jié)果。實(shí)驗(yàn)表明,基于雙樹復(fù)小波與最小二乘支持向量機(jī)的混合預(yù)測(cè)模型具有較高的預(yù)測(cè)精度,其平均絕對(duì)誤差為3.79%。
常州工學(xué)院學(xué)報(bào)雜志要求:
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