基于改进PSO-SVR模型在短期风速预测上的应用研究
吴玫
吕艳玲
江苏城乡建设职业学院,江苏常州213147
摘要：针对现有风速预测精度不高等问题,选择一种组合核函数的支持向量机回归模型(SVR),根据粒子的适应度动态自适应地调节算法中惯性权重取值的改进粒子群优化算法优化模型参数,建立基于改进PSO-SVR的短期风速预测模型,通过实例研究验证该方法的有效性与实用性.
关键词：支持向量机回归风速预测核函数粒子群算法惯性权重
分类号：TM614(发电、发电厂)
论文发表日期：2022-01-15
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：3( 41-43 )
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