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基于样本熵和支持向量机的短期风速预测模型
引用本文:林常青,上官安琪,徐箭,许梁. 基于样本熵和支持向量机的短期风速预测模型[J]. 电力科学与技术学报, 2014, 0(4)
作者姓名:林常青  上官安琪  徐箭  许梁
作者单位:1. 湖北省电力公司,湖北 武汉,430077
2. 武汉大学 电气工程学院,湖北 武汉,430072
基金项目:国家自然科学基金重大项目
摘    要:提出一种经验模态分解、样本熵和支持向量机相结合的短期风速组合预测方法。首先利用经验模态分解将原始风速序列逐级分解成若干个规律性更强的子序列,以减小不同特征尺度序列间的相互影响,提高预测精度。接着计算各风速子序列的样本熵,将复杂度相近的序列归类形成一个新序列,以减少所需建立的预测模型的数量。然后对经 EMD-SE 处理后得到的新的风速子序列分别建立支持向量机预测模型,并采用遗传算法实现各模型参数的自动选取和寻优,最后将各序列的预测结果叠加得到风速预测结果。算例研究表明,该方法充分挖掘了风速序列的特性,能快速地对风速变化作出响应,预测的均方根误差和百分比误差分别比单纯采用支持向量机法降低了5.1%和5.4%,有效地提高了短期风速预测的准确度。

关 键 词:短期风速预测  经验模态分解  样本熵  支持向量机

Forecasting model of short-term wind speed based on sample entropy and support vector machine
LIN Chang-qing,SHANGGUAN An-qi,XU Jian,XU Liang. Forecasting model of short-term wind speed based on sample entropy and support vector machine[J]. JOurnal of Electric Power Science And Technology, 2014, 0(4)
Authors:LIN Chang-qing  SHANGGUAN An-qi  XU Jian  XU Liang
Abstract:
Keywords:wind speed forecasting  EMD  SE  SVM
本文献已被 万方数据 等数据库收录!
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