应用双支持向量回归机的风速预测模型-豆柴文库

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应用双支持向量回归机的风速预测模型 Title:WindSpeedPredictionModelusingDualSupportVectorRegression Abstract: Windspeedpredictionplaysacrucialroleinvariousindustries,includingwindenergyproduction,weatherforecasting,anddisastermanagement.Accuratewindspeedpredictioncanoptimizetheefficiencyofwindturbines,improveenergyyieldplanning,andenhancetheoverallsafetyandoperationalmanagementofvariousactivities.Inthispaper,weproposeaWindSpeedPredictionModelusingDualSupportVectorRegression(DSVR)toimprovetheaccuracyofwindspeedpredictions.DSVRcombinestheadaptabilityofsupportvectorregression(SVR)andtherobustnessofdual-kernelSVMtocreateapowerfulpredictiontool.Themodelistrainedusinghistoricalwindspeeddataandmeteorologicalparametersasinput,enablingaccuratepredictionsofwindspeedsindifferentenvironmentalconditions. 1.Introduction Windspeedpredictionholdssignificantimportanceinmultiplesectorsduetoitsimpactonvariousactivities,includingrenewableenergygeneration,aviation,agriculture,andurbanplanning.Traditionalpredictionmodelslikestatisticalmethodsandnumericalweatherpredictionmodelshaveshownlimitationsintermsofaccuracyandadaptability.Therefore,thereisaneedforadvancedpredictionmodelsthatcanaccuratelyforecastwindspeedsinreal-time. 2.Methodology 2.1SupportVectorRegression(SVR) SupportVectorRegressionisavariantofSupportVectorMachines(SVMs)introducedforregressiontasks.Itaimstofindtheoptimalhyperplanethatmaximizesthemarginaroundthetrainingdatapoints.SVRmapstheinputdataintoahigher-dimensionalfeaturespaceusingakernelfunctionandthenusesalinearregressionmodeltoestimatetherelationshipbetweentheinputvariablesandthetargetvariable. 2.2DualSupportVectorRegression(DSVR) DSVRextendstheSVRmodelbyincorporatingadual-kernelapproach.Itcombinestheadvantagesofbothlinearandnon-linearkernelfunctions,allowingimprovedoptimizationperformanceincomplexpredictiontasks.Thedual-kernelSVMassignsdifferentkernelstodifferentsetsofsupportvectors,enhancingthemodel'scapabilitytocapturebothlinearandnon-linearrelationshipsinthedata. 3.DataPreprocessing B

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