针对风速时间序列的非线性和非平稳性,提出一种基于局域均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)和多核最小二乘支持向量机的短期风速预测模型。该方法首先对LMD对风速时间序列进行多层分解,得到一系列的PF(Product Function,PF)分量;...针对风速时间序列的非线性和非平稳性,提出一种基于局域均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)和多核最小二乘支持向量机的短期风速预测模型。该方法首先对LMD对风速时间序列进行多层分解,得到一系列的PF(Product Function,PF)分量;然后运用多核最小二乘支持向量机模型对分解后的各PF分量风速进行预测;最后对各预测结果进行叠加作为最终的预测风速。算例结果表明,该预测模型能准确进行短期风速的预测。展开更多
文摘针对风速时间序列的非线性和非平稳性,提出一种基于局域均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)和多核最小二乘支持向量机的短期风速预测模型。该方法首先对LMD对风速时间序列进行多层分解,得到一系列的PF(Product Function,PF)分量;然后运用多核最小二乘支持向量机模型对分解后的各PF分量风速进行预测;最后对各预测结果进行叠加作为最终的预测风速。算例结果表明,该预测模型能准确进行短期风速的预测。
