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针对径流式水电站日出力随机性强,直接预测精度低的特点,采用极点对称模态分解(ESMD)对出力序列进行平稳化处理,结合最小二乘支持向量机(LSSVM),建立了基于ESMD-LSSVM的组合预测模型。选取西北某省径流式水电站2020年的日出力时间序列进行实例分析,并与单一模型SVM,LSSVM,BP及组合模型ESMD-SVM,ESMD-BP预测效果进行比较。结果发现:(1) PACF分析得到ESMD分解后的各子序列的特征向量不同,反映了径流式水电站日出力的复杂性和多变性的特征。(2)与单一模型相比,组合模型泛化能力更强,对时间序列中出力突变点的预测更准确。(3)ESMD-LSSVM组合模型日出力预测效果较好,为径流式水电站日出力时间序列预测提供了新的方法参考。 相似文献