【摘 要】
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提出一种基于集合经验模态分解（Ensembleempiricalmodedecomposition）和改进极限学习机（ImprovedExtremeLearningMachine，IELM）的新型短期风速组合预测模型。采用集合经验模态分解
【机 构】
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广西电力科学研究院,武汉大学电气工程学院
【基金项目】
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博士点基金项目(20110141110032);教育部中央高校基本科研业务费专项资金资助(20112072020008);supported by Specialized Research Fund for Doctoral Program of Higher Education(No.20110141110032);supported by the Fundamental Research
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提出一种基于集合经验模态分解（Ensembleempiricalmodedecomposition）和改进极限学习机（ImprovedExtremeLearningMachine，IELM）的新型短期风速组合预测模型。采用集合经验模态分解将风速序列分解成不同频段的分量，以降低序列的非平稳性。使用改进极限学习机对各分量分别建模预测，为避免极限学习机输入维数选取的随意性和分量信息丢失等问题，先对各分量重构相空间，最后将各分量预测结果叠加得到最终预测结果。实例研究表明，所提的组合预测模型具有较高的预测精度。
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