基于DTCWT與LSSVM的風電場短期風速預測
李輝; 陶偉; 姜一波; 李大錦; 王林昌; 吳杰 常州工學院電氣信息工程學院; 江蘇常州213032
關鍵詞：風速 預測 雙樹復小波 最小二乘支持向量機 子帶
摘要：由于風速具有很強的非線性特性,傳統的預測方法難以對其準確預測。為提高預測精度,提出了將雙樹復小波與最小二乘支持向量機相結合的風速時間序列預測建模方法。首先,利用雙樹復小波對風速時間序列進行多尺度分解,將其分解為高頻子帶和低頻子帶;其次,利用最小二乘支持向量機對不同頻率的子帶建立相應的預測模型;最后,將各子帶預測值進行等權求和得到預測結果。實驗表明,基于雙樹復小波與最小二乘支持向量機的混合預測模型具有較高的預測精度,其平均絕對誤差為3.79%。
常州工學院學報雜志要求:
{1}參考文獻確系親自閱讀，核對無誤，并提供摘要便于核對。
{2}凡屬部級、省部級或其它基金項目資助的論文，請在文稿首頁地腳標明基金名稱及基金項目編號。
{3}本刊注釋和參考文獻采用作者—年份制。文內標注格式采用括注方式，通常為：（作者，年份：參考頁碼）。其中，作者、年份是必備項，頁碼根據需要進行標注。
{4}主題鮮明、觀點明確、內容新穎、論證嚴謹，符合學術規范，為作者本人的作品。
{5}摘要慎用長句，只分1個自然段落。摘要之后須有關鍵詞，由3—8個反映論文主題內容、并用空格隔開的詞或詞組所組成。
注：因版權方要求，不能公開全文，如需全文，請咨詢雜志社
相關期刊
