【摘 要】
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由于风速具有较大的间歇性和波动性,为了提高超短期风速预测的精度,提出了一种基于滤波、支持向量机和持续法的超短期风速预测混合模型。首先滤波算法将原始风速数据分解为长
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由于风速具有较大的间歇性和波动性,为了提高超短期风速预测的精度,提出了一种基于滤波、支持向量机和持续法的超短期风速预测混合模型。首先滤波算法将原始风速数据分解为长期趋势和短期波动两部分数据分别进行分析,便于更好的分析具有随机性和波动性的风速数据;其次,采用持续法对风速数据的长期趋势进行预测,采用支持向量机对风速数据的短期波动进行预测,将两者结果进行组合还原成实际预测风速数据。结果显示,该方法既继承了持续法在短期趋势预测的优点,也具备支持向量机在随机波动数据预测的优点,以减少预测数据的误差传递,达到降低预测误差的作用,并以实际的历史数据验证了所述方法的有效性。
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