上海大学

上海大学

200444上海市宝山区上大路99号

发明专利

201510559076.2

2016.01.13

本发明提供一种基于极限学习机的脉动风速快速预测方法，其包括以下步骤：第一步，利用ARMA模型模拟生成垂直空间点脉动风速样本；第二步，计算隐藏层输出矩阵和隐藏节点与输出神经元的连接权向量；第三步，利用第二步中计算的隐藏层输出矩阵和隐藏节点与输出神经元的连接权向量建立回归数学模型；第四步：将测试样本与分别利用极限学习机和PSO-MK-LSSVM预测的脉动风速结果对比，同时计算预测风速与实际风速的平均绝对误差、均方根误差以及相关系数，评价本发明的有效性，同时利用粒子群PSO优化组合核的最小二乘支持向量机对同样脉动风速进行预测，分析比较两种方法的性能。本发明具有学习速度快且泛化性能好的优点。