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雷达卡
MATLAB
实现基于支持向量机结合
ARIMA-SVM
的风电功率预测的详细项目实例
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随着全球对可再生能源的需求日益增长，风电作为一种重要的绿色能源已经成为全球能源转型的关键组成部分。然而，风电的波动性和不确定性使得其在实际应用中的发电量预测成为一项复杂而挑战性的任务。传统的风电功率预测方法大多依赖于历史气象数据、风速等因素，但这些方法在面对大规模复杂数据时存在一定的局限性。为了提高预测精度，风电功率预测技术已经逐步从传统的统计模型转向更加灵活且高效的机器学习方法，尤其是结合时间序列分析的支持向量机（SVM）和自回归积分滑动平均（ARIMA）模型。
自回归积分滑动平均（ARIMA）是一种广泛用于时间序列分析的统计模型，其通过对过去的数据进行建模，从而对未来的趋势进行预测。而支持向量机（SVM）作为一种强大的机器学习算法，能够处理高维度数据并有效避免过拟合问题，因此在风电功率预测中得到了广泛应用。将ARIMA与SVM相结合，形成ARIMA-SVM模型，可以更好地捕捉时间序 ...
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