Advertisement

基于SVM的风速预测程序

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：M

简介：
本程序采用支持向量机(SVM)算法，旨在精准预测风速变化趋势，为风电场运营和天气预报提供科学依据，优化能源调度与管理。 使用支持向量机预测风速的MATLAB程序需要放在SVM工具箱中才能运行。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于SVM的风速预测程序
    优质
    本程序采用支持向量机(SVM)算法，旨在精准预测风速变化趋势，为风电场运营和天气预报提供科学依据，优化能源调度与管理。 使用支持向量机预测风速的MATLAB程序需要放在SVM工具箱中才能运行。
     
  • 风速预测_forecasting.rar_BP预测_风速预测
    优质
    本项目为一个基于BP（Back Propagation）神经网络的风速预测模型。通过历史气象数据训练BP网络，实现对未来风速的有效预测。该模型在可再生能源如风电领域的应用前景广阔。 在MATLAB上应用BP神经网络进行人口、风速和温度的预测。
     
  • ARMA_Wind_Forecast.m.zip_ARMA预测_风速_ARMA预测_风速预测_matlab_AIC_风
    优质
    本资源提供了一个使用ARMA模型进行风速预测的Matlab代码包。通过最小化AIC准则，优化模型参数以提高预测精度。适用于气象学、可再生能源等领域研究。 从文件中读取风速数据，并利用ARMA模型进行建模以给出预测结果。
     
  • 基于SVM的股市预测Matlab程序
    优质
    本作品为基于支持向量机（SVM）算法的股市预测系统，采用MATLAB编程实现。通过历史数据训练模型并进行未来趋势预测。 基于SVM的股票预测的MATLAB程序： ```matlab D = d * (d.); H = D .* K; f = -ones(N,1); Aeq = d.; beq = 0; lb = zeros(N,1); ub = C*ones(N,1); x0 = zeros(N,1); [alphasup,fval,exitflag,output,lambda] = quadprog(H,f,[],[],Aeq,beq,lb,ub,x0,options); W = alphasup .* d; index = find(W ~= 0); supportvectors = X(index,:); weight = W(index); ``` 这段代码展示了如何使用MATLAB进行基于支持向量机（SVM）的股票预测，包括计算矩阵、设置优化参数以及求解权重和支撑向量。
     
  • 基于EEMD的LS-SVM与ELM结合的短期风速预测方法
    优质
    本研究提出了一种结合局部均值分解(EEMD)、最小二乘支持向量机(LS-SVM)及极端学习机(ELM)的新型短期风速预测模型，有效提升了预测精度。 基于EEMD的LS-SVM和ELM混合短期风速预测方法对于提高风电场风速预测准确性具有重要意义。准确的风速预测有助于有效缓解并网发电后风电对电网的影响，从而增强风电市场的竞争力。
     
  • 基于89C52的风扇测速与调速程序
    优质
    本项目基于89C52单片机设计，开发了一套能够实时监测并调节风扇转速的系统程序。该程序通过精确测量风扇速度，并根据需要自动调整运行状态，确保设备在不同环境温度下均能高效稳定工作。 课程项目的目标是通过调节输出的PWM波占空比来控制风扇转速，并利用另一个定时器提供反馈以监测转速。
     
  • 基于BiLSTM框架的风速预测
    优质
    本研究提出了一种基于双向长短期记忆网络（BiLSTM）的模型，用于提高风速预测的准确性。通过分析历史气象数据，该方法能够有效捕捉时间序列中的长期依赖关系，为风电场运营提供有力支持。 风速预测是气象学中的一个重要课题，在能源生产、交通运输及航空安全等领域具有重要意义。“基于BiLSTM网络的风速预测”项目利用深度学习技术，特别是双向长短期记忆（Bidirectional Long Short-Term Memory, BiLSTM）神经网络来构建有效的预测模型。以下是相关知识点的详细解释。 1. **BiLSTM网络**：作为LSTM的一种扩展形式，BiLSTM同时处理序列数据的前向和后向信息流，能够更好地捕捉上下文依赖关系，在风速预测中能利用过去与未来的风速信息，提高准确性和稳定性。 2. **单输入、单输出模型架构**：这种设计简单明了——历史风速数据作为输入，未来某个时间点的风速值为输出。这种方式简化了复杂性，并使训练和解释更加容易。 3. **数据集准备**：用于训练的数据应包含多个时间段内的连续风速观测记录。每个样本可能包括时间戳、地理位置及归一化或标准化处理后的风速数值，以适应神经网络的培训需求。 4. **超参数设置** - 批量大小：每次迭代中模型所使用的数据量。 - 最大训练周期数：规定了学习过程中的最大轮次，避免过拟合和欠拟合问题。 - 学习率：影响权重更新的速度，合适的值有助于快速收敛。过大可能导致震荡，过小则会导致缓慢的训练速度。 - 丢弃层概率：用于防止模型过度适应数据的一种策略，在一定程度上提升泛化能力。 - 隐藏层数量：增加隐藏层可以提高复杂模式的学习能力，但过多可能造成过拟合。 5. **训练过程**：前向传播、损失计算、反向传播和权重更新是迭代优化参数的基本步骤。通过不断调整以最小化预测误差与实际风速之间的差距来改进模型性能。 6. **评估指标选择**：均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）及决定系数R^2等常用作衡量标准，帮助理解模型的准确度。 7. **应用挑战**：尽管BiLSTM在预测中展现出巨大潜力，但也面临诸如数据完整性、季节变化影响以及局部气候模式复杂性等问题。实际操作可能需要结合其他算法或特征工程来提升性能。 项目中的源代码、训练日志及其他资源可用于复现和分析风速预测模型，并通过调整这些元素进一步优化以满足不同地区的具体需求。
     
  • 【风速预测】基于DBN算法的风速预测【附带Matlab源码 1400期】.zip
    优质
    本资源提供基于深度置信网络(DBN)算法进行风速预测的方法及其实现代码，采用Matlab编写。适用于研究与学习天气预报和可再生能源领域中的风能预测技术。 【风速预测】使用DBN算法进行风速预测的Matlab源码（1400期）.zip
     
  • 基于SVM的时间序列预测文献
    优质
    本研究探讨了支持向量机(SVM)在时间序列预测中的应用，通过分析现有文献，总结SVM方法的优势与局限，并提出未来研究方向。 改进的支持向量机（SVM）及其在时间序列数据预测中的应用研究包括基于LS_SVM的交通流量时间序列预测以及新型SVM对时间序列预测的研究。此外，支持向量回归机也在铁路客运量的时间序列预测中得到了应用。
     
  • 基于EMD和SVM的风电功率短期预测（2012年）
    优质
    本研究提出了一种结合经验模态分解(EMD)与支持向量机(SVM)的方法，用于提高风电功率的短期预测精度，旨在优化风能利用效率。 由于风电具有不确定性，准确的风电功率预测对于接入大量风力发电系统的电网至关重要。为了提高预测精度，本段落提出了一种基于经验模式分解法（EMD）和支持向量机（SVM）相结合的方法构建复合预测模型。 考虑到风电机组输出数据呈现出强烈的非线性特征，该模型首先根据不同的风速将训练样本分为高、中、低三类。然后对每种类别的风电功率序列进行经验模式分解，并为每个频带分量建立支持向量机预测模型。最终的预测结果是各子模型预测值等权求和得到。 通过使用实际风电场采集的数据对该方法进行了验证，证明了其可行性和有效性。