基于AR-SVR模型的有效波高短期预测

作者：张振全; 李醒飞^*; 杨少波

来源：太阳能学报, 2021, 42(07): 15-20.

DOI：10.19912/j.0254-0096.tynxb.2019-0454

• 波浪能
• 时间序列
• 支持向量机
• 海浪
• AR-SVR
• 预测

为快速、准确地预测波浪的有效波高,该文提出了一种基于平均交互信息(AMI)特征选择的自回归(AR)模型与支持向量回归(SVR)混合的短期有效波高预测算法。AR-SVR模型结合了有效波高序列本身的统计特性,同时考虑到驱动风场的影响。该文比较了AR-SVR模型与AR、SVR模型的预测性能,预测结果表明,AR-SVR混合模型预测结果优于单一的AR和SVR模型。

• 单位
  精密测试技术及仪器国家重点实验室; 天津大学