【摘 要】
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运用快速集合经验模态分解（FEEMD）技术将非平稳下击暴流风速分解为一系列的固有模态分量。随后,建立核极限学习机（KELM）非平稳风速预测模型（FEEMD-KELM）,分别对分解后的非平稳脉动
【机 构】
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同济大学建筑工程系,上海大学土木工程系
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运用快速集合经验模态分解（FEEMD）技术将非平稳下击暴流风速分解为一系列的固有模态分量。随后,建立核极限学习机（KELM）非平稳风速预测模型（FEEMD-KELM）,分别对分解后的非平稳脉动风速训练集和测试集实施预测。为比较,同时考虑了FEEMD-ELM的预测结果。通过比较这两种预测算法的结果,在非平稳下击暴流风速预测的稳定性和精度方面,发现FEEMD-KELM优于FEEMD-ELM。
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