[发明专利]一种风速预测方法、装置、存储介质及终端设备

权利要求书

1.一种风速预测方法，其特征在于，所述的风速预测方法包括：

获取若干参考风速；

利用预设的风速预测模型，确定所述若干参考风速对应的预测风速序列，其中，所述风速预测模型为基于Choquet积分将第一风速预测模型和第二风速预测模型聚合得到的。

2.根据权利要求1所述风速预测方法，其特征在于，所述获取若干参考风速具体包括：

获取待预测时刻序列，并选取所述待预测时刻序列中按照时间顺序位于最前的待预测时刻；

确定所述位于最前的待预测时刻对应的若干前序时刻，其中，若干前序时刻与所述待预测时刻序列为连续时刻；

获取若干前序时刻中的各前序时刻各自对应的参考风速，以得到若干参考风速。

3.根据权利要求1所述风速预测方法，其特征在于，所述第一预测风速模型为回声状态网络模型，第二预测网络模型为门控循环单元模型。

4.根据权利要求1所述风速预测方法，其特征在于，所述风速预测模型包括第一风速预测模型、第二风速预测模型以及聚合模型，所述第一风速预测模型的输入项和所述第二风速预测模型的输入项均为若干参考风速；所述聚合模型的输入项包括所述第一风速预测模型的输出项和所述第二风速预测模型的输出项，其中，所述聚合模型通过Choquet积分将第一风速预测模型的输出项和第二风速预测模型聚合的输出项聚合。

5.根据权利要求1-4任意一项所述的风速预测方法，其特征在于，所述利用预设的风速预测模型，确定所述若干参考风速对应的预测风速序列具体包括：

利用所述第一风速预测模型，基于所述若干参考风速确定第一预测风速序列；

利用所述第二风速预测模型，基于所述若干参考风速确定的第二预测风速序列；

通过Choquet积分将所述第一预测风速序列和所述第二预测风速序列聚合，以得到预测风速序列。

6.根据权利要求4所述的风速预测方法，其特征在于，所述第一风速预测模型和所述第二风速预测模型聚合的模糊测度包括μ({x₁})、μ({x₂})和μ({x₁,x₂})，其中，x₁表示第一风速预测模型对应的第一预测风速序列，x₂表示第二风速预测模型对应的第一预测风速序列，并且μ({x₁,x₂})＝1。

7.根据权利要求6所述的风速预测方法，其特征在于，所述模糊测度为基于遗传算法确定的，所述模糊测度具体包括：

利用所述第一风速预测模型，确定预设的训练数据组中的若干训练风速对应的第一候选风速序列，并利用所述第二风速预测模型，确定预设的训练数据组中的若干训练风速对应的第二候选风速序列；

利用初始模糊测度种群中的各初始模糊测度、Choquet积分、所述第一候选风速序列以及所述第二候选风速序列，确定各初始模糊测度各自对应的目标预测风速序列；

基于各初始模糊测度各自对应的目标预测风速序列以及所述训练数据组中的真实风速序列，确定模各初始模糊测度各自对应的适应度；

基于各初始模糊测度各自对应的适应度对所述模糊测度种群进行选择、变异以及交叉操作，以得到更新所述初始模糊测度种群；

将更新后的初始模糊测度种群作为初始模糊测度种群，并重复执行基于所述利用初始模糊测度种群中的各初始模糊测度、Choquet积分、所述第一候选风速序列和所述第二候选风速序列，确定各初始模糊测度各自对应的目标预测风速序列的步骤，直至重复执行次数达到预设次数阈值，得到所述模糊测度。

8.一种风速预测装置，其特征在于，所述的风速预测装置包括：

获取模块，用获取若干参考风速；

确定模块，用于利用预设的风速预测模型，确定所述若干参考风速对应的预测风速序列，其中，所述风速预测模型为基于Choquet积分将第一风速预测模型和第二风速预测模型聚合得到的。