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申请/专利权人：南京信息工程大学
摘要：本发明提出了一种基于风速状态变化的高铁沿线风速预测方法，包括构建向量自回归模型，利用马尔科夫状态将铁路沿线历史风速进行三区制划分，并获得相应的风速序列；基于风速序列，基于波动函数剔除风速序列中Hurst指数小于0.5的片段，获得不同时间尺度序列片段；采用变分模态分解模型将步骤S2中不同时间尺度序列片段分解为本征模态分量，计算该分量的Hurst指数并进行分类；根据分量的特点，采用不同的方法对其进行风速预测，并将不同分量的预测结果进行相加，得到最终的风速预测结果。本发明能够有效提高预测精确度。
主权项：1.一种基于风速状态变化的高铁沿线风速预测方法，其特征在于，包括：S1、构建向量自回归模型，利用马尔科夫状态将铁路沿线历史风速进行三区制划分，得到风速上升区制、风速平稳区制和风速下降区制，基于三区制对风速进行分类，获得下降风速序列、平稳风速序列和上涨风速序列；S2、基于步骤S1中分类得到的风速序列，基于波动函数剔除风速序列中Hurst指数小于0.5的风速片段，获得不同时间尺度序列片段集合；S3、采用变分模态分解模型将步骤S2中不同时间尺度序列片段分解为本征模态分量，计算该分量的Hurst指数并进行分类，包括高复杂分量和低复杂分量；S4、根据分量的特点，采用不同的方法对其进行风速预测，并将不同分量的预测结果进行相加，得到最终的风速预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京信息工程大学 一种基于风速状态变化的高铁沿线风速预测方法
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