论文摘要
为了提高短期风速预测的准确性,获得精度更高的风速数据,本文利用粒子群算法优化的最小二乘支持向量机(PSOLSSVM)、求和自回归移动平均模型(ARIMA)、纵向数据选择(LDS)方法以及奇异谱分析(SSA)技术,建立一种基于误差修正的混合模型。并用西班牙Sotavento Galicia风场的风速数据对这一混合模型的优越性与准确性进行验证,结果表明,该混合模型相较与一般单一的预测模型具有更高的预测精度。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 盛秀梅,张仲荣,王春媛,刘海忠
关键词: 纵向数据选择,奇异谱分析,最小二乘支持向量机,求和自回归移动平均模型
来源: 长春师范大学学报 2019年04期
年度: 2019
分类: 社会科学Ⅱ辑,基础科学,信息科技
专业: 气象学,自动化技术
单位: 兰州交通大学数理学院,兰州石化职业技术学院信息处理与控制工程学院
基金: 国家重点研发计划项目“国土资源与生态环境安全监测系统”(2017YFB0504203),甘肃省自然科学基金项目“统计理论和支持向量回归机结合的时空预测研究”(1610RJZA057)
分类号: P457.5;TP181
页码: 4-10
总页数: 7
文件大小: 2606K
下载量: 173
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标签：纵向数据选择论文; 奇异谱分析论文; 最小二乘支持向量机论文; 求和自回归移动平均模型论文;