[发明专利]基于Hilbert空间多核函数相乘的风速预测方法

摘要

本发明提供一种基于Hilbert空间多核函数相乘的风速预测方法，其包括以下步骤：利用ARMA模型模拟生成垂直空间点脉动风速样本，将每个空间点的脉动风速样本分为训练集、测试集两部分；支持向量机核函数的理论是在完备的内积空间中讨论的，线性的加法与乘积运算在希尔伯特空间中都属于封闭运算，其结果仍属于希尔伯特空间；由此构造基于全局核函数与局部核函数的乘法组合核函数，建立乘法组合核函数的最小二乘支持向量机的模型，采用粒子群对模型参数优化，利用该模型对单点脉动风速进行预测。将测试样本和乘法组合核函数的PSO‑LSSVM预测的脉动风速结果对比，确保脉动风速预测的精确性。

主权项

1.一种基于Hilbert空间多核函数相乘的风速预测方法，其特征在于，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，将每一个垂直空间点脉动风速样本分为训练集、测试集两部分，对其分别进行归一化处理，取嵌入维数k＝10对样本数据进行相空间重构；第二步：根据积运算在希尔伯特空间中都属于封闭运算，其结果仍属于希尔伯特空间的原理，根据Mercer核条件推导基于全局核与局部核乘法组合的核函数，利用该核函数将样本变换成为核函数矩阵，这一步相当于将输入数据通过非线性函数映射到高维特征，将RBF核与Poly核、RBF核与Line核进行乘法组合，构造组合核函数，建立核函数乘法组合的LSSVM模型；第三步：引入PSO优化方法，对乘法组合核函数的参数：RBF核函数参数γ、惩罚参数c进行寻优，确定最优模型参数，建立基于Hilbert空间多核函数相乘的LSSVM模型；第四步：将测试样本和利用乘法组合核函数的PSO‑LSSVM预测的脉动风速结果对比，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。