一种基于粒子滤波算法的短期室外温度预测方法

摘要

本发明公开了一种基于粒子滤波算法的短期室外温度预测方法，涉及室外温度预测技术领域。通过获取目标特征数据，对原始数据进行零均值化处理；采用偏自相关函数确定与下一时刻温度值相关性最大的输入数据集合，确定状态向量和训练粒子样本集合；在训练样本集合中建立傅里叶过程回归短期室外温度预测模型，给出训练过程和拟合残差；将训练粒子样本集合代入粒子滤波状态方程进行拟合，得到当前时刻粒子温度的预测点集和观测点集；获取当前时刻所有粒子的权值并归一化；对粒子进行重采样，得到新的粒子集；对新的粒子集重新建立傅里叶回归预测模型，得出预测值。运用粒子滤波对短期室外温度进行预测，通过傅里叶函数回归拟合，进一步提高了预测精度。