發(fā)布時(shí)間：2020-11-18 10:15

　　 由于能源危機(jī)和環(huán)境問題,現(xiàn)在尋找替代能源是十分迫切的。太陽能作為一種巨大的清潔能源,已廣泛引起研究人員的關(guān)注。因此,本文首次提出了一個(gè)基于“分解-聚類-集成”學(xué)習(xí)原理的混合集成模型,其結(jié)合了集成的經(jīng)驗(yàn)?zāi)�態(tài)分解(EEMD)、最小二乘的支持向量回歸(LSSVR)、重力搜索算法(GSA)和K均值聚類算法(Kmeans),來進(jìn)行太陽輻射量的短期、中期和長期建模預(yù)測。這種混合集成學(xué)習(xí)范式是專門為解決具有高波動(dòng)性、復(fù)雜性和不規(guī)則性的太陽輻射建模問題所提出的。在該混合集成學(xué)習(xí)范式中,首次應(yīng)用具有競爭力的分解算法EEMD將原始的太陽日總輻射時(shí)間序分解成不同頻率的本征模態(tài)函數(shù)(IMFs)和一個(gè)殘差項(xiàng)。然后,利用GSA優(yōu)化的LSSVR模型對每個(gè)IMFs成分和殘差成分分別建模預(yù)測。其次,K均值聚類算法被用來區(qū)分所有成分預(yù)測結(jié)果之間的差異,并依據(jù)其固有的屬性,將其劃分成不同的類簇。最后,使用不同的GSA-LSSVR工具對每個(gè)類別中的成分預(yù)測結(jié)果進(jìn)行集成預(yù)測,從而產(chǎn)生最終的預(yù)測結(jié)果。為了說明和驗(yàn)證,所提出的學(xué)習(xí)范式被用來預(yù)測北京市的太陽輻射量。實(shí)證結(jié)果表明,所提出的EEMD-LSSVR-K-LSSVR學(xué)習(xí)范式,在預(yù)測精度(水平預(yù)測精度和方向預(yù)測精度)和有效性(魯棒性)下,統(tǒng)計(jì)地優(yōu)于其他基準(zhǔn)模型(包括流行的單模型和相似的混合集成模型),這就表明它是一個(gè)有前途的工具來預(yù)測具有高波動(dòng)性和不規(guī)則性的復(fù)雜時(shí)間序列。
【學(xué)位單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2016
【中圖分類】：P422.1
【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 太陽輻射量預(yù)測的研究意義與背景
        1.1.1 太陽輻射量預(yù)測的意義
        1.1.2 太陽輻射量預(yù)測的分類
        1.1.3 太陽輻射量預(yù)測的特點(diǎn)
        1.1.4 太陽輻射量預(yù)測的步驟
    1.2 太陽輻射量預(yù)測方法研究
        1.2.1 太陽輻射量預(yù)測方法研究現(xiàn)狀
        1.2.2 太陽輻射量預(yù)測中存在的問題
    1.3 本文的研究內(nèi)容
    1.4 本文結(jié)構(gòu)
第二章 ‘分解-聚類-集成’學(xué)習(xí)范式研究
    2.1“分解-集成”學(xué)習(xí)范式
    2.2“分解-聚類-集成”學(xué)習(xí)范式
    2.3 本章小結(jié)
第三章 基于EEMD-LSSVR-K-LSSVR的分解-聚類-集成學(xué)習(xí)理論的研究
    3.1 EEMD分解算法
        3.1.1 EMD分解算法
        3.1.2 EEMD分解算法
    3.2 Kmeans聚類算法
    3.3 LSSVR的預(yù)測和集成方法
        3.3.1 SVR方法
        3.3.2 LSSVR方法
    3.4 EEMD-LSSVR-K-LSSVR混合集成學(xué)習(xí)框架
    3.5 本章小結(jié)
第四章 實(shí)證研究
    4.1 數(shù)據(jù)描述與實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
        4.1.1 數(shù)據(jù)描述
        4.1.2 模型性能評(píng)估準(zhǔn)則
    4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
        4.2.1 單模型性能比較
        4.2.2 混合集成模型性能比較
        4.2.3 魯棒性分析
    4.3 本章小結(jié)
第五章 結(jié)論與展望
    5.1 結(jié)論
    5.2 展望
附錄A 重力搜索算法
參考文獻(xiàn)
在學(xué)期間完成的工作
致謝

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本文編號(hào)：2888607