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1、論文前部分主要介紹了風(fēng)電場風(fēng)速預(yù)測模型,將時間序列法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、支持向量機和最小二乘支持向量機理論引入風(fēng)速預(yù)測模型。為了提高支持向量機和最小二乘支持向量機參數(shù)選擇的可靠性,本文還引入了遺傳算法和蟻群優(yōu)化算法來對向量機模型參數(shù)進行優(yōu)化選取。同時對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、支持向量機和最小二乘支持向量機建立的風(fēng)速預(yù)測模型效果進行比較,這些理論方法為更長期的風(fēng)速預(yù)測提供了依據(jù),也為以后的風(fēng)力發(fā)電功率預(yù)測和風(fēng)電場規(guī)劃選址等提供了相關(guān)理論方法,具有較高的實用
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