基于时间序列的WD LS SVM的风速周期预测模型研究

• 作者: 石亚欣
• 来源期刊: 电力科学与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 风速预测 时间序列 小波分解 最小二乘支持向量机
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 页码范围: 41-45
• 页数: 5页
• 分类号: TM614
• 字数: 2672字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-0792.2014.02.008

摘要

风速的随机性、波动性很大，所以风速的大小和很多因素有关，风速预测的准确率不高。针对这种现象，提出了一种基于时间序列和小波分解的最小二乘支持向量机的短时间的风速预测方法。通过小波分解对数据进行平稳性处理，将分解后的分量分别作为模型的输入，进行预测。最小二乘支持向量机的预测值和实际风速值基本上保持一致，误差保持在一定的较小范围内。通过与简单的支持向量机的仿真结果做对比，同时也验证了模型的有效性和可行性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	石亚欣	华北电力大学控制与计算机工程学院	1	6	1.0	1.0