【摘 要】
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针对风速时间序列不稳定导致其难以准确预测的问题,提出一种基于最优变分模态分解(OVMD)和蝙蝠算法(BA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的短期风速预测模型。采用OVMD技术,将
【机 构】
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黄冈师范学院数学与统计学院; 华中科技大学水电与数字化工程学院; 武汉理工大学资源与环境学院; 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41571514);黄冈师范学院博士基金项目(201828603);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2017KFYXJJ204)
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针对风速时间序列不稳定导致其难以准确预测的问题,提出一种基于最优变分模态分解(OVMD)和蝙蝠算法(BA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的短期风速预测模型。采用OVMD技术,将原始风速时间序列先分解为若干个相对稳定的分量序列,然后对各个分量分别建立LSSVM模型进行预测,并采用蝙蝠算法优化LSSVM中的参数,最后对优化的分量预测模型的预测值求和,即得到原始风速序列的预测值。算例分析表明,该模型具有较高的预测精度,能有效跟踪风速的变化规律。研究成果为短期风速预测提供了新思路。
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