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為了提高風(fēng)功率預(yù)測(cè)精度及預(yù)測(cè)模型的泛化能力，提出基于改進(jìn)AdaBoost.RT算法的風(fēng)功率預(yù)測(cè)方法，可以有效提高弱學(xué)習(xí)算法的性能。首先建立核極限學(xué)習(xí)機(jī)（kemel extreme leaming machine，KELM）模型，并用改進(jìn)蝙蝠算法對(duì)其參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，通過引入局部搜索和萊維飛行使算法具有更好的搜索能力和跳出局部最優(yōu)的能力。在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步通過AdaBoost.RT算法生成多個(gè)KELM個(gè)體（即基學(xué)習(xí)器），在訓(xùn)練過程中不斷調(diào)整每個(gè)基學(xué)習(xí)器的權(quán)重及訓(xùn)練集中每個(gè)樣本的權(quán)重。最后用訓(xùn)練好的基學(xué)習(xí)器來對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行預(yù)測(cè)，并集成得到最終結(jié)果。從不同時(shí)間尺度應(yīng)用不同月份的風(fēng)電場數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真測(cè)試，同時(shí)與前饋（back propagation，BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、極限學(xué)習(xí)機(jī)等預(yù)測(cè)模型對(duì)比，仿真結(jié)果表明所提方法具有較好的預(yù)測(cè)精度及泛化性能。
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