【摘 要】
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该文利用混沌理论中的相空间重构方法,对基于相关向量机的风速预测模型的训练样本进行构建,然而通过混沌理论求出的相空间参数(嵌入维数E和时间延迟τ)往往不是预测模型的最
【机 构】
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新疆电力建设调试所,国网新疆电力公司电力科学研究院,华北电力大学电子工程系,四川中测辐射科技有限公司
【基金项目】
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国家电网公司科技项目资助(TSHT-FW-2017-20)
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该文利用混沌理论中的相空间重构方法,对基于相关向量机的风速预测模型的训练样本进行构建,然而通过混沌理论求出的相空间参数(嵌入维数E和时间延迟τ)往往不是预测模型的最优解。针对预测模型超参数优化问题,提出一种基于遗传算法的多参数优化方法,即对E、τ以及相关向量机核参数σ进行同步优化。该方法首先基于遗传算法搜索相关向量机预测模型参数(E、τ、σ)的全局最优解,进而建立预测模型;然后对待预测风速时间序列进行预测;最后以2组实际风速数据为例进行实验研究,并与对比模型方法(只优化参数σ)进行对比。结果表明:该文模型
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