基于CEEMDAN-WOA-SVR的高铁沿线超短期风速预测方法

作者：王瑞; 马祯; 李磊

来源：中国铁道科学, 2023, 44(06): 80-86.

• 高铁
• 风速预测
• 自适应噪声完全集合经验模态分解
• 鲸鱼优化算法
• 支持向量回归

为提升高铁沿线风速预测精度以增强铁路对强风监测预警能力，提出基于自适应噪声完备经验模态分解和鲸鱼算法优化支持向量回归（CEEMDAN-WOA-SVR）的铁路沿线风速预测方法。首先，考虑风速具有非平稳性特点和非线性趋势，基于自适应噪声完备经验模态（CEEMDAN）对风速信号进行分解，提取不同频率模态分量；其次，采用鲸鱼优化算法（WOA）优化支持向量回归（SVR）模型的惩罚因子和核参数，并构建风速预测模型；最后，以我国典型高铁沿线某测风点实测风速为例开展预测，验证风速预测方法的有效性。结果表明：所提方法对高铁沿线3 min风速预测精度较4个基准模型提升了25%，验证了它的准确性；针对5 min平均风速的预测精度提升了20%，说明它还具有较好的泛化性。该方法是对高铁沿线风速预测的有效探索，可为高铁沿线风速监测预警提供借鉴。

• 单位
  中国铁道科学研究院集团有限公司; 浙江师范大学