改进GA-SVR与回归分析结合的风机噪声预测方法

"这篇论文是关于风机噪声预测的研究，作者采用了结合回归分析与改进的遗传算法支持向量机（GA-SVR）方法。研究中，他们针对风电机组噪声测量的复杂性，根据IEC 61400-11标准，探讨使用非声学参数来预测噪声的A计权声压级。论文还分析了GA-SVR方法的局限性，并提出了优化措施。通过统计软件SAS进行了变量筛选、异常点诊断以及降维处理，以提高预测精度。最终，利用改进的GA-SVR和回归分析相结合的方法，实现了对风电机组噪声的高精度预测，相对误差平均值仅为0.7757%。" 这篇论文的主要知识点包括： 1. 风电机组噪声预测：研究关注于解决风电机组噪声测量的复杂问题，通过非声学参数来预测噪声水平，这有助于提前评估和控制噪声污染。 2. IEC 61400-11标准：这是国际电工委员会制定的风力发电机组噪声检测标准，文中以此为依据，探讨噪声测量方法。 3. 支持向量机回归（SVR）：作为预测模型，SVR是一种有效的机器学习算法，用于非线性回归分析。文中分析了其不足，并提出改进策略。 4. 遗传算法（GA）优化：GA用于调整SVR的参数，通过优化算法平衡终止条件，以提高模型的适应性和预测性能。 5. 回归分析：作为预处理步骤，回归分析用于筛选变量，去除共线性，降低维度，从而提升预测模型的准确性。 6. 异常点诊断：通过对数据进行异常点检测，排除可能影响预测准确性的极端值，确保模型稳健。 7. 数据预处理：论文中通过SAS软件进行了一系列的数据预处理，包括变量筛选、异常点剔除，这些都是建立高精度预测模型的关键步骤。 8. 结合预测方法：通过结合回归分析和改进的GA-SVR，论文提出了一种综合预测策略，该策略在实际预测中的表现最优，验证了其在风电机组噪声预测上的可行性和高精度。 关键词涉及的领域包括风能工程、噪声控制、预测模型构建、机器学习算法和数据分析技术，对于从事风能发电、环境噪声管理以及相关领域的研究者和工程师具有很高的参考价值。