【摘 要】
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在风速突变处，传统风速预测方法效果欠佳。因此，有必要深入研究风速序列变化特征，选择合适方法降低预测误差。常规预测方法的预测结果基本上都是一个确定的数据点，由于风速的随机性，从不确定性的概率统计角度进一步研究风速预测误差分布显得更有意义。 本文主要工作和创新点如下: (1)从统计学角度定量分析风速的波动特征;比较BP神经网络、GRNN和SVM三种常规风速预测方法，发现常规方法对风速突变点跟踪效果
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在风速突变处，传统风速预测方法效果欠佳。因此，有必要深入研究风速序列变化特征，选择合适方法降低预测误差。常规预测方法的预测结果基本上都是一个确定的数据点，由于风速的随机性，从不确定性的概率统计角度进一步研究风速预测误差分布显得更有意义。
本文主要工作和创新点如下:
(1)从统计学角度定量分析风速的波动特征;比较BP神经网络、GRNN和SVM三种常规风速预测方法，发现常规方法对风速突变点跟踪效果较差。
(2)引入局域均值分解方法(LMD)，对风速序列按不同特征尺度分解，降低非平稳性，挖掘风速内在特征信息。针对LMD采用滑动平均法带来的过平滑问题，提出采用属于局部插值的Akima插值法改进LMD，并提出一组分解效果评价指标。
(3)针对最小二乘支持向量机(LS-SVM)建模过度依赖于核函数及参数选择，采用分段核函数代替固定核函数，建立分段核函数的最小二乘支持向量机(SK-LSSVM);鉴于粒子群算法采用最小二乘准则寻优参数，扩大风速异常点的拟合偏差，采用最小一乘准则寻优参数。并提出建立基于改进的LMD和最小一乘准则下的SK-LSSVM组合风速预测模型。
(4)从不确定性角度分析了风速预测误差的成因，从统计学角度分析了风速预测误差的分布特点，并采用混合偏态分布等多种分布模型模拟风速误差。
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