一种基于机器学习的单点风速短临风速外推方法

摘要

一种基于机器学习的单点风速短临风速外推方法涉及风速预测技术领域，解决了现有预测风速不够准确的问题，包括：获得历史风速样本并分成训练样本集和测试样本集；取训练样本集中的历史风速样本得到多个时间序列，时间序列之间的时间长度不同但样本总量相同；训练载有集成机器学习算法的模型得到初级集成机器学习模型；采用测试样本集测试初级集成机器学习模型得到测试结果；选取最优测试结果对应的初级集成机器学习模型作为集成机器学习模型，最优测试结果对应的时间序列间隔点数作为集成机器学习模型的输入长度；将满足输入长度的历史风速数据作为集成机器学习模型的输入，集成机器学习模型输出预测的短临风速。本发明预测风速的准确性高。