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申请/专利权人：上海大学
摘要：本发明公开一种基于高斯‑拉普拉斯混合噪声特性孪生近端支持向量回归的风电功率预测方法、设备、介质及产品，涉及风电功率预测领域。所述方法包括：获取具有混合噪声特性的数据集；构建用于风电功率预测的回归函数；构建用于所述回归函数训练的最优损失函数；以最优损失函数最小化为目标，利用数据集采用基于高斯‑拉普拉斯混合噪声特性孪生近端支持向量回归的方式，训练回归函数，获得决策函数；基于决策函数进行风电功率的预测。本发明采用基于高斯‑拉普拉斯混合噪声特性孪生近端支持向量回归技术实现风电功率预测，解决单一噪声特性的支持向量回归技术不能满足实际应用中对风电功率预测精度要求的问题，提高了风电功率预测的精度。
主权项：1.一种基于高斯-拉普拉斯混合噪声特性孪生近端支持向量回归的风电功率预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取具有混合噪声特性的数据集；所述数据集中的样本数据为风电功率的影响因素，所述样本数据的标签为风电功率；构建用于风电功率预测的回归函数；构建用于所述回归函数训练的最优损失函数；以所述最优损失函数最小化为目标，利用所述数据集采用基于高斯-拉普拉斯混合噪声特性孪生近端支持向量回归的方式，训练所述回归函数，获得训练后的回归函数作为决策函数；基于所述决策函数进行风电功率的预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海大学 基于高斯-拉普拉斯混合噪声特性孪生近端支持向量回归的风电功率预测方法、设备、介质及产品
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