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基于谱聚类和遗传优化极端学习机的超短期风速预测方法
- 专利权人:
- 华北电力大学
- 发明人:
- 刘达,王继龙,王辉
- 申请号：
- CN201410407338.9
- 公开号：
- CN104239964A
- 申请日:
- 2014.08.18
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2014
- 代理人:
- 龚颐雯`白海燕
- 摘要：
- 本发明涉及一种基于谱聚类和遗传优化极端学习机的超短期风速预测方法，包括：S1：准备数据；S2：对准备数据进行预处理；S3：对预处理后的数据进行小波变换；S4：对小波变换后的数据进行归一化处理；S5：通过相关性分析对归一化处理后的数据进行选择以确定输入变量；S6：通过主成分分析对S5生成的输入变量进行降维处理；S7：通过谱聚类方法对S6中降维处理后的数据进行聚类分析，与S4中归一化处理后的数据形成极端学习机样本空间；S8：通过极端学习机和遗传算法对S7形成的极端学习机样本空间的数据分层预测；S9：将分层预测值相加，得到超短期风速预测值。本发明实现了对风速的超短期、多步预测，提高预测的准确性，大幅减少计算量，提高预测效率。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
