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為提高超短期風速預測的可靠性和準確性，將被預測地點（本地）周邊測風塔風速風向等當前和最近歷史觀測值作為基礎數據，采用空間相關性來預測本地的未來風速。首先，依據風向和風速的延遲相關性，挑選出上游測風塔。之后，結合最優延遲時間，利用各上游和本地最近的風速觀測值來訓練預測模型。最后，將各上游風速的當前觀測值輸入模型，即可得到本地的風速預測值。以偏最小二乘回歸（partial least squares regression，PLSR）為主要模型，并采用線性回歸Oinear regression，LR）、最小二乘支持向量回歸等模型進行對照。以冬季風時期的荷蘭Huibertgat和天津為被預測地點，進行了PLSR、LR預測誤差與模型階數、樣本容量之間關系的數值實驗。研究表明，在冬季風時期，當樣本容量達到一定程度后，預測誤差的變化對階數、樣本容量和模型的類型均不再敏感。這表明空間相關性是一種較為可靠的超短期風速預測方法。
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