[发明专利]一种基于小波分解和分量超前选择的风速预测方法

摘要

本发明公开了一种基于小波分解和分量超前选择的风速预测方法，包括以下步骤（1）将原始风速序列划分为初始训练集和预测集；（2）通过小波分解方法对训练集中数据进行分解；（3）对步骤（2）中分解的分量分别建立最小二乘支持向量机模型并进行超前一步预测；得到下一时刻的k+1个叠加预测值；（4）从步骤（3）叠加预测值中选择最接近预测集中vn+1的叠加方式r2；（5）更新训练样本，依次类推，即得所需风速预测值；本发明与现有风速预测模型相比预测精度大幅提高。

主权项

一种基于小波分解和分量超前选择的风速预测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)将原始风速序列{v1,v2,...,vm+n}划分为初始训练集{v1,v2,...,vn}和预测集{vn+1,vn+2,...,vm+n}；(2)通过小波分解方法对训练集中数据进行分解，得到逼近分量Ak和k个细节分量D1,D2,…,Dk；(3)对步骤(2)中的逼近分量和k个细节分量分别建立最小二乘支持向量机模型并进行超前一步预测；将各个分量预测值按下述方式进行组合，即得到下一时刻的k+1个叠加预测值；式中：为细节分量Dj的超前一步预测值，为逼近分量Ak的超前一步预测值；(4)从步骤(3)叠加预测值中选择最接近预测集中vn+1的叠加方式r2作为理想叠加方式；(5)更新训练样本为{v2,v3,...,vn+1}，通过小波分解方法对更新过的训练样本进行分解，得到逼近分量和k个细节分量；然后对各分量分别建立最小二乘支持向量机模型并进行超前一步预测；采用叠加方式r2可得v227的预测值依次类推，更新训练样本为{vi,vi+1,…,vi‑1+n,i＝3,…,m}；按照获得方式，根据叠加方式ri可得vi+n的预测值以及理想叠加方式ri+1即得所需风速预测值。