收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于数据挖掘技术的短期风速预测

刘菊艳  
【摘要】: 近年来,风力发电技术成为了一种极具利用潜能的可再生能源发电技术。本文结合国内外的研究现状和风速的特性,分别运用时间序列分析法和支持向量回归机法,对某风电场的短期风速预测进行研究分析,以期找到更精确的风速预测方法。 短期风速预测需要大量的历史数据作为研究样本,异常点的存在会增大数据序列的整体噪声,降低风速预测的精度。因此本文首先对异常点进行了查找和修正,以期保证数据的合理性和有效性。然后结合典型相关分析法对各个变量进行分析,得到了与风速相关性较大的几个变量,为更精确的风速预测做好前期准备。 在对原始数据进行了大量的统计分析及处理的基础上,论文分别利用时间序列分析和支持向量回归机对短期风速进行了预测。在运用时间序列分析对风速进行预测时,论文首先对风速序列进行平稳化处理、模型识别及参数检验,然后建立了风速预测模型,并据此进行短期风速预测。在运用支持向量回归机对风速进行预测时,论文利用Libsvm-2.88软件分别建立了? ?SVR和v ? SVR两个预测模型,并进行短期风速预测。结果表明, ? ?SVR模型的预测效果相对较好。 最后,论文对基于时间序列分析和支持向量回归机这两种模型的风速预测进行了比较分析,因为时间序列分析只考虑前期风速的历史数据进行预测,且模型比较简单,而支持向量回归机在预测时除了前期风速,还选择了几个相关性较大的变量。所以,基于支持向量回归机的预测方法得到了更好的预测结果。实验表明,运用支持向量回归机的方法进行短期风速预测结果相对更合理,精度更高。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20条
1 张正中;王华;王迎新;;基于时间序列分析的餐饮市场需求预测模型[J];商业研究;2008年02期
2 樊重俊;姚莎;;贝叶斯时间序列方法研究与应用评述[J];统计与决策;2009年06期
3 李霖;魏凯;;我国城乡居民收入差距的时间序列分析[J];现代经济信息;2009年20期
4 彭胜志;田国双;宁哲;;林产品价格的时间序列分析——以福州贮木场松杉原木价格为例[J];林业经济问题;2010年02期
5 李松庆;;广东物流产业与经济增长的互动关系分析[J];工业工程;2010年03期
6 李惠;;ARIMA模型在我国全社会固定资产投资预测中的应用[J];黑龙江对外经贸;2010年07期
7 赵婷;;ARMA在我国GDP预测中的应用[J];中国市场;2011年01期
8 易蓉;商业数据的时间序列实践分析[J];商场现代化;2005年23期
9 高学东,赵阳;时间序列分析斜率反正切模式表示法的实现[J];科技和产业;2005年11期
10 徐旭;;基于ARMA模型的我国第三产业总产值时间序列分析[J];价值工程;2006年08期
11 赵长林;李兴绪;;我国水电量的月度发展规律[J];宜春学院学报;2006年04期
12 黄昌富;青国霞;丁雪峰;;上市公司空壳化蜕变时间分布特征与解释[J];三峡大学学报(人文社会科学版);2008年06期
13 焦如宝;;甘肃省人均GDP时间序列分析[J];经营管理者;2009年06期
14 符瑞武;;宏观经济波动影响区域金融稳定实证分析——以海南为例[J];现代商贸工业;2009年22期
15 汪金;;四川省入境旅游统计实证分析[J];东方企业文化;2010年15期
16 徐娟;;时间序列分析在居民消费价指数预测中的应用[J];网络财富;2010年21期
17 张煜;;基于ARMA模型的我国外贸进出口总额的时间序列分析[J];当代经理人(中旬刊);2006年21期
18 廖敏辉;;我国城市化水平的时间序列分析[J];衡阳师范学院学报;2007年02期
19 白斌飞;晏正春;;ARIMA模型在移动通信用户数预测中的应用[J];统计教育;2007年05期
20 王德辉;刘宁;;时间序列分析在证券分析中的应用[J];吉林师范大学学报(自然科学版);2008年01期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 彭姝迪;林静玉;周渠;李孟励;;加权支持向量回归机在传感阵列模式识别中的应用[A];重庆市电机工程学会2010年学术会议论文集[C];2010年
2 刘大为;冯径;孙春风;刘子俊;;基于时间序列分析的气象观探测设备状态预测研究[A];2009第五届苏皖两省大气探测、环境遥感与电子技术学术研讨会专辑[C];2009年
3 陈懿冰;张玲玲;石勇;;基于改进的支持向量回归机的金融时序预测[A];第六届(2011)中国管理学年会论文摘要集[C];2011年
4 邓小英;杨顶辉;关昕;;基于支持向量回归的随机噪声消减和零漂去除[A];中国地球物理·2009[C];2009年
5 苏春宏;张宏;;时间序列分析在规划环境影响评价环境背景分析中的应用[A];2010中国环境科学学会学术年会论文集(第二卷)[C];2010年
6 郭志明;赵春江;陈立平;黄文倩;;基于GA-LSSVR的烟草尼古丁含量的近红外光谱分析[A];中国农业工程学会电气信息与自动化专业委员会、中国电机工程学会农村电气化分会科技与教育专委会2010年学术年会论文摘要[C];2010年
7 吴德会;;非线性动态系统的SVR辨识法[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
8 厉燕新;冀海峰;王保良;黄志尧;李海青;;气液两相流差压波动信号的时间序列分析[A];中国仪器仪表学会测控技术在资源节约和环境保护中的应用学术会议论文集[C];2001年
9 张梅;文静华;;SARS传播控制时间序列建模与仿真[A];“中国视角的风险分析和危机反应”——中国灾害防御协会风险分析专业委员会第四届年会论文集[C];2010年
10 张永胜;万林;蔡烽;;大风浪中直升机起降预报方法[A];2002海洋船舶防台论文集[C];2002年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 赵永平;支持向量回归机及其在智能航空发动机参数估计中的应用[D];南京航空航天大学;2009年
2 聂淑媛;时间序列分析的早期发展[D];西北大学;2012年
3 谭显胜;支持向量回归解释性体系的建立及应用[D];湖南农业大学;2010年
4 余艳芳;改进型支持向量回归机及其在过程建模与控制中的应用[D];华东理工大学;2010年
5 周金柱;电子装备结构因素对电性能影响的支持向量建模与补偿[D];西安电子科技大学;2011年
6 蒋辉;经济预测的灰色支持向量回归方法[D];中南大学;2010年
7 王栋;随机与混沌神经放电节律的时间序列分析[D];陕西师范大学;2010年
8 谭泗桥;支持向量回归机的改进及其在植物保护中的应用[D];湖南农业大学;2008年
9 裴军芳;基于QPSO优化的聚合物玻璃化转变温度的支持向量回归研究[D];重庆大学;2012年
10 袁从贵;最小二乘支持向量回归及其在水质预测中的应用研究[D];广东工业大学;2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 刘菊艳;基于数据挖掘技术的短期风速预测[D];西安科技大学;2010年
2 苗强;农民收入的粗糙支持向量回归与实证分析[D];安徽大学;2010年
3 阿磊;基于支持向量回归机的汇率预测[D];华东师范大学;2011年
4 王(山弄);支持向量回归在曲线拟合/重构中的应用[D];中国农业大学;2005年
5 陈金翠;最小二乘支持向量回归组合预测模型的应用[D];新疆大学;2010年
6 杨芳;基于支持向量回归(SVR)的材料热加工过程建模[D];上海交通大学;2010年
7 王刚;支持向量回归机在药品销售预测中的分析及应用[D];云南财经大学;2010年
8 陈超;基于支持向量回归的集成价格预测方法研究[D];吉林大学;2011年
9 梁海啸;青藏铁路大风监测预警系统风速预测算法研究[D];中南大学;2010年
10 张盼;长武塬区地下水位变化特征研究[D];西北农林科技大学;2010年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 际平;听刁老师“自圆其说”[N];中国信息报;2011年
2 ;统计新书评介[N];中国信息报;2001年
3 ;辛勤耕耘默默奉献[N];中国信息报;2002年
4 郑向阳;“数”说调统[N];金融时报;2011年
5 广东商学院教授 林洪;幸福由两大因素构成[N];南方日报;2011年
6 林霖 熊鑫;股票市场的随机性[N];中国证券报;2003年
7 金融学博士、宏观经济分析师 程实;美元何去何从?[N];国际商报;2011年
8 美国加州州立大学(长堤)商学院教授 孙涤;唯有“佐罗”反道而行[N];上海证券报;2010年
9 刘红岩、何军;利用数据挖掘技术获得商业智能[N];中国计算机报;2003年
10 ;《统计学———从数据到结论》[N];中国信息报;2004年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978