支持向量机向量维数对短期风电功率预测精度的影响

《支持向量机向量维数对短期风电功率预测精度的影响》是一篇探讨支持向量机在风电功率预测中应用的研究论文。文章共7页，内容围绕支持向量机模型中输入特征维度对预测结果的影响展开分析。随着风力发电在能源结构中的比重不断上升，准确的短期风电功率预测对于电网调度和能源管理具有重要意义。

文章首先介绍了支持向量机的基本原理及其在时间序列预测中的应用背景。支持向量机作为一种监督学习算法，因其在小样本、非线性问题中的良好表现而被广泛应用于风电功率预测领域。然而，模型的性能不仅取决于算法本身，还与输入特征的选择密切相关。

研究重点在于分析输入向量的维数对预测精度的影响。文章通过实验验证了不同维数的输入特征对预测结果的影响，并指出过高的维数可能导致模型复杂度增加，从而引发过拟合问题；而维度过低则可能丢失关键信息，影响预测准确性。因此，合理选择输入特征维数是提升预测精度的关键。

此外，文章还讨论了特征选择方法和优化策略，以提高模型的泛化能力。通过对实际风电数据集的测试，研究结果表明，在适当控制输入维数的情况下，支持向量机能够有效提升短期风电功率预测的准确性。

该研究为风电功率预测提供了理论依据和技术参考，有助于推动智能电网的发展和可再生能源的有效利用。