基于混沌—LSSVM神经网络风电场风速短期预测

《基于混沌—LSSVM神经网络风电场风速短期预测(共4页)》是一篇关于风速预测的研究论文，主要探讨了如何利用混沌理论与最小二乘支持向量机（LSSVM）相结合的方法，对风电场的风速进行短期预测。该研究针对风速具有非线性、随机性和复杂性的特点，提出了一种新的预测模型，旨在提高风速预测的准确性和可靠性。

文章首先介绍了风速预测的重要性，指出准确的风速预测对于风电场的运行管理、电力调度以及能源优化具有重要意义。随后，作者对混沌理论的基本原理进行了概述，并分析了其在风速预测中的适用性。接着，文章详细描述了LSSVM神经网络的结构和工作原理，强调了其在处理小样本数据和非线性问题上的优势。

在方法部分，作者将混沌理论与LSSVM相结合，构建了一个新的预测模型。通过分析历史风速数据，提取其混沌特征，并将其作为LSSVM的输入变量，从而实现对风速的短期预测。实验结果表明，该方法相比传统方法具有更高的预测精度和稳定性。

最后，文章总结了研究的主要成果，并指出了未来可能的研究方向，如进一步优化模型参数、引入更多影响因素等。这篇论文为风电场风速预测提供了新的思路和技术手段，具有一定的理论价值和实际应用意义。