一种基于混合变量选择优化深度信念网络风速预测方法

摘要

本发明公开了一种基于混合变量选择优化深度信念网络风速预测方法，该发明主要为了解决风场风速预测精度不高的问题。包括：绘制风速‑风功率散点图剔除风场实测数据中的不良数据；利用组合式变量选择算法对数据样本集进行关联性分析；归一化处理样本数据集，划分训练样本集和预测样本集；构建深度信念风速预测模型并采用头脑风暴优化算法进行优化；利用已训练好的预测模型对风速进行预测。本发明一定程度上解决了现有风速预测模型存在的模型计算量较大，预测精度不高的问题。