[发明专利]基于EMD-ELM的非平稳脉动风速预测方法

权利要求书

1.一种基于EMD-ELM的非平稳脉动风速预测方法，其特征在于，其包括以下步骤：

第一步：利用时变自回归滑动平均模型模拟生成非平稳脉动风速样本，将脉动风速样本分为训练集、测试集两部分，并采用Matlab对样本归一化处理；

第二步：对该非平稳脉动风速样本的时间序列进行经验模式分解算法处理，将这一非平稳非线性的脉动风信号分解为一组稳态和线性的序列集，即固有模态函数；

第三步：对这一组固有模态函数分量进行相空间重构，并根据他们各自的特征分别建立相应的极限学习机预测模型，对该点非平稳脉动风速时程进行学习预测；

第四步：将这一组固有模态函数分量的预测结果进行叠加就得到该点的非平稳脉动风的预测风速，同时将测试样本和预测的非平稳脉动风速结果对比，计算预测风速与实际风速的平均误差、均方根误差以及相关系数，评价本方法的有效性。

2.根据权利要求1所述的基于EMD-ELM的非平稳脉动风速预测方法，其特征在于，所述第一步中，时变自回归滑动平均模型模拟m维非平稳脉动风速表示为下式：

U(t)=Σi=1pAi(t)U(t-iΔt)+Σj=0qBj(t)X(t-jΔt)]]>

式中，U(t)为零均值非平稳随机过程向量，A_i(t)为时变自回归系数矩阵，B_j(t)为时变滑动回归系数矩阵，p为自回归阶数，q为滑动回归阶数，X(t)是方差为1、正态分布的白噪声序列。