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[1]吕意飞,郝立泉,任忠远,等.混沌最小二乘支持向量机的短期风功率预测[J].工业仪表与自动化装置,2015,(03):76-78.
 L? Yifei,HAO Liquan,REN Zhongyuan,et al.Chaotic and LS-SVM for short –term wind power forecast[J].Industrial Instrumentation & Automation,2015,(03):76-78.
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混沌最小二乘支持向量机的短期风功率预测(PDF)

《工业仪表与自动化装置》[ISSN:1000-0682/CN:61-1121/TH]

卷:
期数:
2015年03期
页码:
76-78
栏目:
出版日期:
2015-06-15

文章信息/Info

Title:
Chaotic and LS-SVM for short –term wind power forecast
文章编号:
1000-0682(2015)03-0000-00
作者:
吕意飞郝立泉任忠远田 虎
(国网新疆塔城供电有限责任公司,新疆 塔城 834700)
Author(s):
L? Yifei HAO Liquan REN Zhongyuan TIAN Hu
(State Grid Xinjiang Tacheng Electric Power Company Limited, Xinjiang Tacheng 84700, China)
关键词:
混沌LS-SVM风功率预测相空间重构
Keywords:
chaotic LS-SVM wind power forecast phase-space reconstruction
分类号:
TP14
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
结合混沌的相空间重构理论和LS-SVM的优点,提出了一种基于混沌LS-SVM风功率预测方法,利用误差评价函数形成反馈机制,通过误差反馈建立参数合理的风功率预测模型。通过对实际数据的仿真,结果表明,该文所提出的混沌LS-SVM预测模型有较好的非线性拟合能力,有较高的预测精度。
Abstract:
A method of wind power forecast based on chaotic and LS-SVM is proposed in this paper, combining with their advantages. Through using error evaluation function a feedback mechanism is formed, and a wind power forecast model with reasonable parameters is created. The simulation results of actual data indicate that the proposed forecast model has better fitting ability and higher prediction accuracy.

参考文献/References:

[1] 李玲玲,李俊豪,王成山,等.基于混沌支持向量机的短期风速预测[J].低压电器,2012,(16):48-52
[2] 徐蓓蓓,章正国,郑新龙,等.最小二乘支持向量机在短期风速预测中的应用概况[J].电气技术,2013(6): 22-25.
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[5] 戚双斌,王维庆,张新燕.基于SVM的风速风功率预测模型[J].可再生能源,2010,28(4):25-32

相似文献/References:

[1]刘金燕a,王冬青b,崔建伟a.基于改进核LS-SVM算法的螺丝锁附结果分类研究[J].工业仪表与自动化装置,2020,(04):12.[doi:1000-0682(2020)04-0000-00]
 LIU Jinyana,WANG Dongqingb,CUI Jianweia.Research on classification of screw locking results based on improved kernel LS-SVM algorithm[J].Industrial Instrumentation & Automation,2020,(03):12.[doi:1000-0682(2020)04-0000-00]

备注/Memo

备注/Memo:
-
更新日期/Last Update: 1900-01-01