【摘 要】
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提出一种基于支持向量机的短期风速预测模型,并通过小波分解和遗传算法实现模型中的数据预处理和参数寻优。模型包括数据处理单元、参数寻优单元和支持向量机单元,以历史风速
【机 构】
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北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(50807002);北京市科技新星计划(2008B13);航空科学基金(2008ZC51045)资助项目
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提出一种基于支持向量机的短期风速预测模型,并通过小波分解和遗传算法实现模型中的数据预处理和参数寻优。模型包括数据处理单元、参数寻优单元和支持向量机单元,以历史风速值作为输入,输出未来时间段的风速值。同时,通过引入模型的可调参数,提高模型对应不同风场风速数据的普遍适应性。实验结果表明,模型的预测效果良好,并具有较好的适应性,可适应不同地区的风场数据。
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