[发明专利]基于EMD-ELM的非平稳脉动风速预测方法

摘要

本发明提供一种基于EMD-ELM的非平稳脉动风速预测方法，其包括以下步骤：利用TARMA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；对该非平稳脉动风速样本的时间序列进行EMD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；对这组IMFs进行相空间重构，并分别建立相应的ELM预测模型；将这组IMFs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。本发明为非平稳脉动风速预测提供一个速度快、效果好的方法。

主权项

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。