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為了提高風(fēng)功率預(yù)測精度及預(yù)測模型的泛化能力，提出基于改進AdaBoost.RT算法的風(fēng)功率預(yù)測方法，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（kemel extreme leaming machine，KELM）模型，并用改進蝙蝠算法對其參數(shù)進行優(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)上進一步通過AdaBoost.RT算法生成多個KELM個體（即基學(xué)習(xí)器），在訓(xùn)練過程中不斷調(diào)整每個基學(xué)習(xí)器的權(quán)重及訓(xùn)練集中每個樣本的權(quán)重。最后用訓(xùn)練好的基學(xué)習(xí)器來對測試樣本進行預(yù)測，并集成得到最終結(jié)果。從不同時間尺度應(yīng)用不同月份的風(fēng)電場數(shù)據(jù)進行仿真測試，同時與前饋（back propagation，BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、極限學(xué)習(xí)機等預(yù)測模型對比，仿真結(jié)果表明所提方法具有較好的預(yù)測精度及泛化性能。
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