短期风速预测：掩蔽信号经验模式分解与极限学习机结合方法

"基于掩蔽信号的经验模式分解和极限学习机相结合的短期风速预测" 这篇研究论文探讨了短期风速预测的新方法，结合了掩蔽信号的经验模式分解（MS-EMD）和极限学习机（ELM）技术。风速预测对于风能利用、航空安全以及天气预报等领域具有重要意义，因此准确的短期风速预测模型至关重要。 经验模式分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）是一种自适应的数据分析方法，用于处理非线性、非平稳的时间序列。在本研究中，MS-EMD被用来分解风速序列成多个具有不同频率带的成分，这有助于减少风速数据的非平稳性。掩蔽信号是EMD的一个变体，通过引入特定的掩蔽函数来增强分解过程，使其更能适应风速数据的复杂动态特性。 极限学习机（Extreme Learning Machine）是一种高效的机器学习算法，主要用于单隐藏层神经网络的训练。与传统的反向传播算法相比，ELM通过随机初始化隐藏层权重和偏置，然后用最小二乘法直接求解输出层权重，大大降低了训练时间。在本文中，每个由MS-EMD分解得到的成分的相空间被重建，然后利用ELM建立预测模型。这种方法避免了ELM输入维度选择的随机性，提高了预测的稳定性和准确性。 论文的实验部分可能对比了MS-EMD-ELM模型与其他传统预测方法（如ARIMA、LSTM等）的性能，展示了该新模型在预测精度和计算效率上的优势。通过将每个组件的预测结果合成，可以得到最终的风速预测值。这种方法的创新之处在于它能够捕捉风速序列的复杂动态，并利用ELM的快速学习能力进行高效预测。 总结来说，这篇研究通过结合掩蔽信号的经验模式分解和极限学习机，提出了一种针对短期风速预测的新型组合模型。该模型有效地处理了风速数据的非平稳性，提高了预测的精确度，对于风电产业和其他依赖风速信息的领域具有重要的应用价值。