基于CEEMDAN和CS算法优化SVM的混合风速预测 |
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引用本文: | 付桐林,杨明霞.基于CEEMDAN和CS算法优化SVM的混合风速预测[J].曲阜师范大学学报,2023(1):41-49. |
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作者姓名: | 付桐林 杨明霞 |
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作者单位: | 陇东学院数学与统计学院 |
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摘 要: | 基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)、布谷鸟算法(CS)和支持向量机(SVM)构建了CEEMDAN-CS-SVM混合风速预测模型,实现了黄土高原陇东区风电场月平均风速的准确预测.首先,采用CEEMDAN算法对收集到的风速时间序列进行去噪,以避免直接采用收集到的风速数据进行预测将导致较大误差的缺陷;其次,采用布谷鸟算法对SVM的惩罚系数和核函数半径进行优化,以克服SVM参数选择敏感的缺陷;最后,用构建的CEEMDAN-CS-SVM混合风速预测模型实现了黄土高原陇东区风电场月平均风速的预测.数值结果表明混合风速预测模型CEEMDAN-CS-SVM能够实现研究区域短期风速的准确预测,预测精度比混合模型DWT-SVM、EEMD-SVM、CEEMDAN-SVM、CS-SVM、DWT-CS-SVM、EEMD-CS-SVM及SVM的预测精度高.
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关 键 词: | 自适应噪声完备集合经验模态分解 支持向量机 布谷鸟算法 风速预测 |
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