基于DTCWT与LSSVM的风电场短期风速预测

关键词：风速 预测 双树复小波 最小二乘支持向量机 子带 

摘要：由于风速具有很强的非线性特性,传统的预测方法难以对其准确预测。为提高预测精度,提出了将双树复小波与最小二乘支持向量机相结合的风速时间序列预测建模方法。首先,利用双树复小波对风速时间序列进行多尺度分解,将其分解为高频子带和低频子带;其次,利用最小二乘支持向量机对不同频率的子带建立相应的预测模型;最后,将各子带预测值进行等权求和得到预测结果。实验表明,基于双树复小波与最小二乘支持向量机的混合预测模型具有较高的预测精度,其平均绝对误差为3.79%。

常州工学院学报杂志要求:

{1}参考文献确系亲自阅读，核对无误，并提供摘要便于核对。

{2}凡属部级、省部级或其它基金项目资助的论文，请在文稿首页地脚标明基金名称及基金项目编号。

{3}本刊注释和参考文献采用作者—年份制。文内标注格式采用括注方式，通常为：（作者，年份：参考页码）。其中，作者、年份是必备项，页码根据需要进行标注。

{4}主题鲜明、观点明确、内容新颖、论证严谨，符合学术规范，为作者本人的作品。

{5}摘要慎用长句，只分1个自然段落。摘要之后须有关键词，由3—8个反映论文主题内容、并用空格隔开的词或词组所组成。

注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社