基于核极限学习机的多变量非平稳脉动风速预测

郑晓芬钟旺李春祥 · 2017

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预测

期刊名称：

振动与冲击 2017 年 18 期

摘要：

运用快速集合经验模态分解(FEEMD)技术将非平稳下击暴流风速分解为一系列的固有模态分量。随后,建立核极限学习机(KELM)非平稳风速预测模型(FEEMD-KELM),分别对分解后的非平稳脉动风速训练集和测试集实施预测。为比较,同时考虑了FEEMD-ELM的预测结果。通过比较这两种预测算法的结果,在非平稳下击暴流风速预测的稳定性和精度方面,发现FEEMD-KELM优于FEEMD-ELM。