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基于混沌—LSSVM神经网络风电场风速短期预测
摘要：
风能是一种清洁、环保、可再生的能源，风速预测是风电场运营的必要工作。目前，基于混沌-LSSVM神经网络的预测方法在风速预测领域中已经得到了广泛的应用。本文主要介绍了混沌-LSSVM神经网络方法的基本原理，并且利用该方法对某风电场的风速进行了预测。结果表明，该方法在短期风速预测上具有较高的预测精度和可靠性。
关键词：风速预测；混沌；LSSVM神经网络
引言：
在全球经济发展和环保意识不断提高的环境下，风能作为一种清洁、环保、可再生的能源，受到越来越多的关注。风电场的运营与管理对风速预测的准确性要求日益提高。因此，基于混沌-LSSVM神经网络的风速预测方法得到了广泛的关注。
主体：
1.混沌理论的基本概念
混沌理论是20世纪70年代末期的一个新兴领域，对非线性系统和混沌现象进行了深入的研究。混沌是一种无序、难以预测的状态，但是混沌现象却有一些特殊的规律性，这种规律性被称为“混沌吸引子”。
2.LSSVM神经网络
LSSVM神经网络是一种基于支持向量机（SVM）的神经网络。它继承了SVM模型的优点，拥有非常强的泛化能力，并且可以通过核函数来处理非线性问题。在建立LSSVM神经网络的时候，需要通过参数调优等方法来提高其预测精度。
3.基于混沌-LSSVM神经网络的风速预测实验
在这个实验中，我们选取了某风电场的风速数据作为研究对象。首先，我们通过MATLAB软件模拟了混沌吸引子的过程，将预测数据进行处理。接着，我们使用LSSVM神经网络对处理后的数据进行了训练，并且通过训练的模型对未来3天的风速进行了预测。最终，我们通过对比真实值和预测值的差距，验证了基于混沌-LSSVM神经网络的风速预测方法的预测精度和可靠性。
结论：
从实验结果来看，基于混沌-LSSVM神经网络的风速预测方法在短期风速预测上具有较高的预测精度和可靠性。因此，该方法可以很好地用于风电场等领域的风速预测，具有非常重要的应用价值。在未来的研究中，我们可以对混沌-LSSVM神经网络的参数进行进一步的优化，从而提高其预测精度和鲁棒性。
参考文献：
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