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為提高預(yù)測的可靠性和準(zhǔn)確性，提出一個基于模態(tài)分解理論和膜計算優(yōu)化算法的混合模型用于風(fēng)速預(yù)測。與現(xiàn)有的風(fēng)速預(yù)測方法相比，該模型提高了預(yù)測精度。該模型包括3個主要步驟：為了簡化數(shù)據(jù)的復(fù)雜度，通過互補集合經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸猓–EEMD）將原始風(fēng)電功率時間序列分解成幾個固有模態(tài)函數(shù)（IMFs）;對每個IMF分量單獨建立膜計算優(yōu)化算法優(yōu)化支持向量機（MCO-SVR）的模型進行預(yù)測；疊加全部IMF分量的預(yù)測值作為最終的預(yù)測結(jié)果。建立包括單一的支持向量回歸機模型、不同分解方法以及相同的分解方法但使用不同的優(yōu)化算法在內(nèi)的9種基本模型，來驗證所提出的混合模型的優(yōu)越性。實證研究表明，所提出的混合模型在預(yù)測精度上顯著優(yōu)于其他的基本模型。
向量機
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