利用德国气象局(German Bureau of Meteorology,GBM)全球中期数值天气预报产品、日本气象厅(Japan Meteorological Agency,JMA)全球中期数值天气预报产品和中国国家气象中心T639数值预报产品3个子模式,采用偏最小二乘回归(partiaI least...利用德国气象局(German Bureau of Meteorology,GBM)全球中期数值天气预报产品、日本气象厅(Japan Meteorological Agency,JMA)全球中期数值天气预报产品和中国国家气象中心T639数值预报产品3个子模式,采用偏最小二乘回归(partiaI least square regression,PLS)方法、超级集成(multi-model superensemble,SUP)方法和消除偏差集成平均(bias-removed ensemble mean,BREM)方法对比试验,建立2012—2013年冬季东亚区域(15°~70°N、90°~145°E)的地面气温多模式集成预报模型,并进行2014年冬季24~72 h预报时效的地面温度的多模式集成预报研究。为进一步验证集成方法的性能是否具备稳定性,以2014年2月1—9日发生的寒潮天气过程为个例进行检验分析。结果表明,多模式集成预报模型能够综合子模式优点,预报效果明显好于3个子模式,且PLS方法优于SUP、BREM集成方法。展开更多
对年用电量的预测若采用一般最小二乘回归法建模,其估计参数存在着很大的误差且物理意义明显不足。而偏最小二乘回归方法则实现了多元线性回归、主成分分析和典型相关分析的综合、克服了自变量之间的多重相关性的问题,因而更具有先进性...对年用电量的预测若采用一般最小二乘回归法建模,其估计参数存在着很大的误差且物理意义明显不足。而偏最小二乘回归方法则实现了多元线性回归、主成分分析和典型相关分析的综合、克服了自变量之间的多重相关性的问题,因而更具有先进性,其计算结果更为可靠,在实际系统中的可解释性也更强,且方法简单,计算快捷。该文将偏最小二乘回归模型(Partial Least Square Regression,PLS)应用于年用电量预测,并与基于最小二乘的多元线性回归模型预测成果进行对比,探讨了偏最小二乘法在电力负荷预测中的可行性和优势。通过四川省电网年用电量预测表明:偏最小二乘回归法比一般最小二乘法优,具有较强的实用性。展开更多
文摘利用德国气象局(German Bureau of Meteorology,GBM)全球中期数值天气预报产品、日本气象厅(Japan Meteorological Agency,JMA)全球中期数值天气预报产品和中国国家气象中心T639数值预报产品3个子模式,采用偏最小二乘回归(partiaI least square regression,PLS)方法、超级集成(multi-model superensemble,SUP)方法和消除偏差集成平均(bias-removed ensemble mean,BREM)方法对比试验,建立2012—2013年冬季东亚区域(15°~70°N、90°~145°E)的地面气温多模式集成预报模型,并进行2014年冬季24~72 h预报时效的地面温度的多模式集成预报研究。为进一步验证集成方法的性能是否具备稳定性,以2014年2月1—9日发生的寒潮天气过程为个例进行检验分析。结果表明,多模式集成预报模型能够综合子模式优点,预报效果明显好于3个子模式,且PLS方法优于SUP、BREM集成方法。
文摘对年用电量的预测若采用一般最小二乘回归法建模,其估计参数存在着很大的误差且物理意义明显不足。而偏最小二乘回归方法则实现了多元线性回归、主成分分析和典型相关分析的综合、克服了自变量之间的多重相关性的问题,因而更具有先进性,其计算结果更为可靠,在实际系统中的可解释性也更强,且方法简单,计算快捷。该文将偏最小二乘回归模型(Partial Least Square Regression,PLS)应用于年用电量预测,并与基于最小二乘的多元线性回归模型预测成果进行对比,探讨了偏最小二乘法在电力负荷预测中的可行性和优势。通过四川省电网年用电量预测表明:偏最小二乘回归法比一般最小二乘法优,具有较强的实用性。
