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王长喜

作品数：1 被引量：7H指数：1
供职机构：新疆大学电气工程学院更多>>
发文基金：长江学者和创新团队发展计划国家自然科学基金更多>>
相关领域：动力工程及工程热物理更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇动力工程及工...

主题

  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇最小二乘
  • 1篇最小二乘支持...
  • 1篇向量机
  • 1篇风电
  • 1篇风电场
  • 1篇风速
  • 1篇风速预测
  • 1篇LS-SVM
  • 1篇参数优化

机构

  • 1篇湖南大学
  • 1篇新疆大学
  • 1篇新疆金风科技...

作者

  • 1篇王海云
  • 1篇王维庆
  • 1篇唐新安
  • 1篇王长喜

传媒

  • 1篇可再生能源

年份

  • 1篇2014
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于FOA和LS-SVM的风电场风速预测研究被引量：7
2014年
针对目前最小二乘支持向量机选取核参数和惩罚因子的各种方法尚存在着一定的局限性,文章采用果蝇优化算法对参数进行优化选择,提出了基于果蝇优化算法与最小二乘支持向量机结合的风速混合预测方法。对新疆某风电场为期5天的240个(采样间隔0.5 h)实测风速值进行了仿真测试,利用建立的预测模型,对第5天的风速值进行预测,预测结果的平均绝对百分比误差仅为8.32%。将其与单纯的LS-SVM模型和基于网格搜索优化的LS-SVM模型的预测结果作了对比,仿真结果验证了基于果蝇优化算法和最小二乘支持向量机混合预测模型的可行性和果蝇算法对最小二乘支持向量机参数优化的有效性。
王长喜王海云王维庆唐新安冷崇富
关键词：风电场风速预测最小二乘支持向量机参数优化
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