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基于SSA-CEEMDAN-ITransformer的短期风速预测方法: 基于SSA‑CEEMDAN‑ITransformer的短期风速预测方法，其特征在于：包括以下步骤：获取风速历史数据；利用奇异谱分析方法对风速历史数据进行分解，获取趋势信号、周期信号和噪音信号；利用完全集成经验模态分解算法...; 黎鹏李帅超周哲柴辰方春华吴田普子恒

基于EMD-SSA-BiLSTM的桥址区短期风速预测: 2025年; 为精准、高效的预测桥梁短期风速,提出一种可适于工程推广的短期风速预测方法。即采用经验模态分解法(EMD)将原始风速序列进行分解,得到不同尺度的分解分量(IMF),对每个IMF分量分别建立双向长短期记忆网络模型(BiLSTM),通过麻雀搜索算法(SSA)对其超参数的设置进行优化,从而实现短期风速预测。以青洲大桥风速监测数据作为仿真对象展开建模试验并与其它预测模型进行对比,以均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分位数误差(MAPE)作为性能评价指标。研究结果表明:EMD-SSA-BiLSTM模型的RMSE、MAE和MAPE分别为0.13、0.09、3.15%,显著低于其余预测模型。说明该模型预测精准性较高,可为桥梁的运营、防灾减灾提供可靠参考。; 王少钦林婧姝郭明浩; 关键词：风速预测

一种基于FEEMD-GWO-GCF的短期风速预测方法: 本发明公开了一种基于FEEMD‑GWO‑GCF的短期风速预测方法，包括以下步骤：S1、获取风电场历史风速数据，并对其进行预处理得到风速序列数据集；S2、基于FEEMD算法，按照时间序列将风速序列数据集分为多个子序列，对子...; 王子晗喻敏金吉王文波裴宇航王一帆

基于复数值加速算法的短期风速预测方法: 本发明涉及一种基于复数值加速算法的短期风速预测方法，包括获取包括风速和风向的样本数据，预处理样本数据得到数据集，将数据集分为训练集和测试集；构建并初始化包括误差阈值e<SUB>0</SUB>和自适应窗长N的复数值前向神经...; 黄鹤王志东曹洪龙

一种基于门控学习网络的短期风速预测方法及系统: 本发明公开了一种基于门控学习网络的短期风速预测方法和系统，所述方法包括利用多元经验模态分解算法对处理好的历史风速时间序列数据和实时气象环境序列数据进行分解处理，得到初始样本数据集；对所述初始样本数据集进行多模态特征提取处...; 郑建奚洪磊周震宇戚峰赖欢欢陈凡杨剑友林国松俞凯薛大立谢志云

基于AMSD-WTSSA-DELM模型的铁路沿线短期风速预测方法: 2025年; 我国西北地区铁路沿线风速较强且存在非平稳性和波动性,导致风速预测精确度不高、模型泛化性差。基于此,提出一种基于AMSD-WTSSA-DELM的组合预测模型。首先,利用高度非平稳的原始风速序列、分量的长期相关表现、分量所包含的潜在模式及趋势和周期性等内在信息,进行每步分解处理,分别建立分解条件以及自适应更新阈值;为避免过度分解加入自适应重构方法,分解至无高复杂度分量为止,从而实现适应性较强的自适应多步分解。其次,提出WTSSA算法,即通过在麻雀搜索算法(SSA)中融入混沌映射、自适应权重和自适应t分布扰动策略,提升SSA全局搜索和局部探索能力,加快收敛速度,并通过测试函数验证WTSSA算法的卓越性。然后针对AMSD输出的各分量,分别建立由WTSSA优化权重和偏置的深度极限学习机(DELM)模型。最后汇总所有分量的预测数据,合成最终的预测输出。实验结果表明:模型在2组实际铁路沿线风速数据预测性能上提升效果明显,以第1组实验数据为例,本文方法与DELM相比,平均绝对误差(E_(mae))和均方根误差(E_(rmse))分别降低90.32%和82.25%,决定系数(R^(2))提升43.00%。综上所述,研究成果有效克服了风速的非线性特征导致的时迟问题,具有高泛化性能,能够预测短期风速变化,从而帮助铁路系统做出更有效的安全决策,为列车安全运行提供有力的技术支撑。; 尼比江·艾力张林鍹张林鍹景雨啸高金山王渊谢明浩罗晓龙; 关键词：短期风速预测

基于IVMD-SVR模型的短期风速预测: 2025年; 随着传统化石燃料的锐减,以及带来的环境污染的日益严重,世界各国都在重点发展作为可再生能源发电技术之一的风力发电,准确的风速预测是确保风电系统安全稳定运行的一个长期挑战。为此,提出了一种基于混沌特性来分析的变分模态分解和支持向量回归机的风速预测模型。论文提出的IVMD(Improved Variational Mode Decomposition)-SVR(Support Vector Regression)采用变分模态分解(VMD)对风速序列进行分解,降低了风速序列的复杂性和非平稳性。再通过混沌测试的方法判断分解后的时间序列是否具有混沌特性,如果具有混沌特性利用G-P算法确定嵌入维数m,如果不具有混沌特性,利用偏自相关系数确定阶数,汇总进行支持向量回归机的预测。基于真实数据的仿真验证了IVMD-SVR方法在预测性能上的显著优势,相较于其他常用方法更加高效可靠。; 尹隆腾陈娟; 关键词：SVR 风速预测

基于时间空间维度的短期风速预测方法、系统及存储介质: 本发明公开了基于时间空间维度的短期风速预测方法、系统及存储介质，包括：S1、获取风速时间序列，并利用重标极差分析法，获得风速时间序列的Hurst指数，判断风速时间序列的可预测性；S2、计算仿射变换中的参数，对每个时刻进行...; 彭燕赵泽宇卢昌学冯天乐李翠芸

一种结合VMD和注意力机制的风电场短期风速预测方法: 本发明公开了一种结合VMD和注意力机制的风电场短期风速预测方法，首先获取目标站点的风速时空数据，根据原始数据集建立系列SWSM，对SWSM进行VMD风速分解，将CNN模型与注意力机制结合，针对各子SWSM，应用底层的SE...; 季培远赵英男陈飞季冠岚

基于滚动时间序列和支持向量机的短期风速预测方法和系统: 本发明涉及一种基于滚动时间序列和支持向量机的短期风速预测方法和系统。本发明基于滚动时间序列和支持向量机的短期风速预测方法，其有益效果在于利用空间相重构法，重现了风速的混沌特性，而后结合时间序列模型和支持向量机反应风速序列...; 褚孝国杨政厚韩健周峰岳红轩陈志文陈兆圣陈卓王爽

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