【摘 要】
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为了进一步提高短期风速预测的精度，分析了一种改进的风速预测方法，该方法考虑风速 发生变化的极值点对总体预测误差的影响，以及预测曲线较实际曲线产生的滞后，分别对预测数据 进
【机 构】
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南京工业大学自动化与电气工程学院,南京 210009
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为了进一步提高短期风速预测的精度，分析了一种改进的风速预测方法，该方法考虑风速 发生变化的极值点对总体预测误差的影响，以及预测曲线较实际曲线产生的滞后，分别对预测数据 进行了极值点修正和偏移量处理，在对未来th风速进行预测时，相比PSO优化的最小二乘支持 向量机模型、未经优化的最小二乘支持向量机模型及BP神经网络模型，所提出的模型具有较高的 预测精度和运算速度，算例结果表明，改进的最小二乘支持向量机算法是进行短期风速预测的有效 方法。
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