[发明专利]一种风速预测方法、系统、电子设备及介质

权利要求书

1.一种风速预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取高速列车在当前时间段的第一风速信号；

根据所述第一风速信号，确定近似级数和细节序列，所述近似级数用于表征所述第一风速信号的总体变化趋势，所述细节序列用于表征所述第一风速信号中的高频信号的变化趋势；

对所述第一风速信号进行分解，得到多个子信号；

根据所述近似级数和所述细节序列，通过第一风速预测模型，确定所述高速列车在所述当前时间段的下一个时间段的第一预测风速，所述第一风速预测模型是基于WT-TS模型训练得到的；

根据所述近似级数、所述细节序列和多个所述子信号，通过第二风速预测模型，确定所述高速列车在所述下一个时间段的第二预测风速，所述第二风速预测模型是基于EEMD-ANN模型训练得到的；

根据所述近似级数、所述细节序列和多个所述子信号，通过第三风速预测模型，确定所述高速列车在所述下一个时间段的第三预测风速，所述第三风速预测模型是基于EEMD-ANN-GA模型训练得到的；

根据所述第一预测风速、所述第二预测风速和所述第三预测风速，确定所述高速列车在所述下一个时间段的目标预测风速。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一风速信号，确定近似级数和细节序列，包括：

将所述第一风速信号输入滤波器，通过所述滤波器中的各滤波层对所述第一风速信号进行快速离散小波变换，得到多个第二风速信号和多个差异值，每个所述滤波层对应一个第二风速信号，当前滤波层的第二风速信号的频率低于所述当前滤波层的上一个滤波层的第二风速信号的频率，对于每个所述差异值，所述差异值表征了该差异值对应的相邻两个第二风速信号之间的差异；

将所述滤波器的最后一个滤波层输出的所述第二风速信号作为近似级数，将所述各个差异值作为细节序列。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一风速信号进行分解，得到多个子信号，包括：

S31，将高斯白噪声添加到所述第一风速信号，得到第三风速信号；

S32，将所述第三风速信号分解成K个第一本征模态分量和一个第一残余信号，对于每个所述第一本征模态分量，所述第一本征模态分量表征了所述第一风速信号在所述第一本征模态分量对应的时间尺度的局部特征信息，所述第一残余信号表征了所述第一风速信号中的噪声信号；

S33，将具有相同标注偏差的新的高斯白噪声添加到所述第一风速信号，得到新的第三风速信号，重复S32-S33，直到所述第一残余信号的频率值低于预设阈值，得到m个数据集合，其中，每个数据集合中包含k个所述第一本征模态分量和一个第一残余信号；

S34，根据m个所述数据集合中的第一本征模态分量，通过第一公式，得到k个第二本征模态分量，其中，所述第一公式为：

其中，c_i(t)表示第二本征模态分量，t表示第一风速信号在第一本征模态分量对应的时间尺度，m表示数据集合的个数，k表示一个数据集合中第一本征模态分量的总数,c_ij(t)表示第j个数据集合中的第i个第一本征模态分量；

S35，根据m个所述数据集合中的第一残余信号，通过第二公式，得到一个第二残余信号，其中，所述第二公式为：

其中，r(t)表示第二残余信号，t表示第一风速信号在第一本征模态分量对应的时间尺度，m表示数据集合的个数，r_j(t)表示第j个数据集合中的第一残余信号；

将所述k个第二本征模态分量和所述第二残余信号作为子信号。