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申请/专利权人：珠海光恒科技有限公司

摘要：本发明旨在提供一种推算精度更高的基于回归算法的风场数据外推方法。本发明方法包括以下步骤：a.获取一段完整的测量数据作为训练集：以测风激光雷达作为探测风场设备，水平放置在地面上，测量到不同高度的风速数据，测得的不同高度的风速数据作为训练集；b.当雷达测量高度不满足设计指标时，计算不同高度层风速数据之间的互相关，当两组不同高度层风速数据的互相关性满足设定要求时，判定利用低层风速数据外推高层风速数据；c.采用回归算法，建立低层高度处风速与高层高度处风速的关系，并预测出高层高度处风速。本发明应用于激光雷达技术领域。

主权项：1.一种基于回归算法的风场数据外推方法，其特征在于，该方法包括以下步骤，a.获取一段完整的测量数据作为训练集：以测风激光雷达作为探测风场设备，水平放置在地面上，测量到不同高度的风速数据，测得的不同高度的风速数据作为训练集；b.当雷达测量高度不满足设计指标时，计算不同高度层风速数据之间的互相关，当两组不同高度层风速数据的互相关性满足设定要求时，判定利用低层风速数据外推高层风速数据；c.采用回归算法，建立低层高度处风速与高层高度处风速的关系，并预测出高层高度处风速；所述步骤b中，判断两组不同高度层风速数据的互相关性是否满足设定要求的具体步骤为：设一组低层风速数据为xi，一组高层风速数据为yi，两组数据xi和yi的互相关函数为： （1），其中，n为高度分层数，i取1～n的整数，当相关性接近1时，说明两组数据相关性强，则利用低层风速数据xi外推高层风速数据yi；所述步骤c中，回归算法为线性回归算法、多项式回归算法或随机森林回归算法；所述步骤c中，当采用线性回归算法时，其具体的计算过程如下：建立线性回归函数： （2），其中，为线性函数截距，为各不同高度的系数值，为对应高度的测量值，外推数据与测量数据及对应参数之间关系为： （3），使用最小二乘法计算系数，式（3）形似为： Y=AX（4），则有 （5），其中，，，，其中Y为需要被外推的风速数据，将步骤a中测量得到的数据集随机划分为训练集和测试集，然后使用线性回归预测对数据进行训练和测试，用于评估模型性能，经过m组测量数据进行训练后，得到系数X作为线性回归外推参数。

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