基于核极限学机的脉动风速预测方法

摘要

本发明提供一种基于核极限学机的脉动风速预测方法，其包括以下步骤：第一步：利用ARMA模型模拟生成垂直空间点脉动风速样本，将每一个空间点的脉动风速样本分为训练集、测试集两部分；第二步：给定训练样本；设定核函数为高斯核函数，计算训练样本的核函数矩阵K；第三步：建立核函数的极限学机算法模型；第四步：将测试样本和利用KELM预测脉动风速结果对比，计算预测风速与实际风速的平均绝对误差、均方根误差以及相关系数，评价该方法的有效性。本发明为抗风设计提供所需的完整风速时程曲线的预测方法，节约了大量的时间成本。

主权项

一种基于核极限学习机的脉动风速预测方法，其特征在于，其包括以下步骤：第一步：利用ARMA模型模拟生成垂直空间点脉动风速样本，将每一个空间点的脉动风速样本分为训练集、测试集两部分，对训练集、测试集分别归一化处理后，取嵌入维数k＝10对进行样本数据进行相空间重构；第二步：给定训练样本N＝{(x_i,t_i)|x_i∈Rⁿ,t_i∈Rⁿ,i＝1,…,N}；设定核函数为高斯核函数，计算训练样本的核函数矩阵，Rⁿ为n维实数空间；第三步：建立核函数的极限学习机算法模型，设定惩罚参数、核参数的参数范围，利用KELM算法训练模型并采用粒子群算法对惩罚参数和核函数优化，确定最优预测模型的模型参数，最后该模型对脉动风速测试集样本进行预测；第四步：将测试样本和利用KELM预测脉动风速结果对比，计算预测风速与实际风速的平均绝对误差、均方根误差以及相关系数，评价该基于核极限学习机的脉动风速预测方法的有效性。