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龙图腾网恭喜北京华能新锐控制技术有限公司申请的专利基于滚动时间序列和支持向量机的短期风速预测方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114595858B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111370513.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于滚动时间序列和支持向量机的短期风速预测方法和系统是由褚孝国;杨政厚;韩健;周峰;岳红轩;陈志文;陈兆圣;陈卓;王爽设计研发完成，并于2021-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于滚动时间序列和支持向量机的短期风速预测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于滚动时间序列和支持向量机的短期风速预测方法和系统。本发明基于滚动时间序列和支持向量机的短期风速预测方法，其有益效果在于利用空间相重构法，重现了风速的混沌特性，而后结合时间序列模型和支持向量机反应风速序列的线性和非线性特性，提高了风速预测的精度可靠性。

本发明授权基于滚动时间序列和支持向量机的短期风速预测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于滚动时间序列和支持向量机的短期风速预测方法，其特征在于，包括下列步骤：S1.输入风速时间序列；S2.相空间重构；S3.应用ARMA-AR-GARCH滚动预测；S4.应用最小支持向量机；S5.输出风速预测值；所述步骤S1.输入风速时间序列，包括：输入原始风速时间序列Pb；所述步骤S2.相空间重构,包括：对所述原始风速时间序列Pb，按下列公式1进行相空间重构，得到空间相重构中间值序列， 式中，τ为延迟时间，m为嵌入维度；对得到的所述空间相重构中间值序列进行预处理，方便数据的处理；所述S3.应用ARMA-AR-GARCH滚动预测，包括：将预处理后风速序列作为输入，利用ARMA-AR-GARCH时间序列模型预测出时刻的把归入预测风速序列，经过逆处理得出时刻的滚动预测风速所述步骤S4.应用最小支持向量机，包括：整理学习样本，进行归一化处理，选取通过ARMA-AR-GARCH模型预测出的t-3、t-2、t-1、t时刻风速，以及t-1、t-2时刻真实风速，作为6个输入向量；利用估计函数计算得到a和b，所述估计函数为下列公式6： 设训练样本集xi,yi，y∈R，i＝1,2,…l；模型训练转化为： 约束条件为：yi＝ωTφxi+b+ξi,i＝1,2,...l8引入Lagrange函数： 其中α＝[α1,α2,...αl]是Lagrange因子，ξ为训练集训练误差向量，ω，b为模型参数，γ为正规化参数；根据KKTKarush-Kuhn-Tucker条件获得： 得到 定义核函数Kx,xi＝ψxψxi为高维特征空间内积，代表非线性映射，综合上式和约束条件式，求解线性方程组 采用径向基函数Kxi,xj＝exp-||xi-xj‖22σ212作为核函数，其估计函数为上述公式6；通过将已有风速的时间序列进行代入训练，因为根据之前的风速已经得到fx，而对应倒推时刻之前的通过ARMA-AR-GARCH模型预测出的t-3、t-2、t-1、t时刻风速，以及t-1、t-2时刻真实风速分别对应变量也都是已知的，从而利用估计函数计算得到a和b；将参数a和b代入公式6，确定出LS-SVM模型的具体形式；将所述6个输入向量输入所述LS-SVM模型，得到t时刻的预测风速。

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