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基于混沌相空间重构与支持向量机的风速预测
引用本文:王富强,王东风,韩璞. 基于混沌相空间重构与支持向量机的风速预测[J]. 太阳能学报, 2012, 33(8): 1321-1326
作者姓名:王富强  王东风  韩璞
作者单位:华北电力大学控制与计算机工程学院
基金项目:中央高校基本科研业务费专项资金(11MG49)
摘    要:讨论了基于混沌相空间重构和支持向量机的风速预测。对风速数据的混沌特性进行分析,在此基础上进行相空间重构,采用C-C算法求取嵌入维数m和延时时间τ,确定预测模型的输入维m与样本集;在样本集中,采用粗搜索和细搜索的方法选取预测点的参考点,在进行细搜索的过程中提出相关性分离速率的方法,提高了预测精度。利用支持向量机强大的泛化能力,构造出风速预测回归函数,避免了传统的人工神经网络所存在收敛速度慢、结构选择困难和局部极小点问题。最后采用新西兰某风电场采样周期为10min的风速测量数据进行风速预测,实验结果表明采用Chaos-SVR方法有效降低了风速预测误差,且此方法与神经网络法相比具有更好的泛化能力和更高的预测精度。

关 键 词:混沌  相空间  支持向量回归  预测

WIND SPEED PREDICTION BASED ON CHAOS PHASE SPACE RECONSTRUCTION AND SUPPORT VECTOR MACHINE
Wang Fuqiang,Wang Dongfeng,Han Pu. WIND SPEED PREDICTION BASED ON CHAOS PHASE SPACE RECONSTRUCTION AND SUPPORT VECTOR MACHINE[J]. Acta Energiae Solaris Sinica, 2012, 33(8): 1321-1326
Authors:Wang Fuqiang  Wang Dongfeng  Han Pu
Affiliation:(Institute of Contorl and Computer Engingeering,North China Electric Power University,Baoding 071003,China)
Abstract:
Keywords:
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