【摘 要】
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针对风速预测误差较大、精确度不高等问题，提出一种极值偏移优化的ARIMA短期风速预测方法。在分析积累式自回归滑动平均模型基础上，检测采样风速时间序列平稳性、估计风速模型
【基金项目】
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重庆市教委科学技术研究项目(KJ1603007)
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针对风速预测误差较大、精确度不高等问题，提出一种极值偏移优化的ARIMA短期风速预测方法。在分析积累式自回归滑动平均模型基础上，检测采样风速时间序列平稳性、估计风速模型阶数、确定风速ARIMA模型。再利用极值优化和偏移优化方法对风速ARIMA模型进行优化，优化后的模型，提高了48d、时内风速预测准确性，减小风速预测的平均相对误差。仿真结果表明：极值偏移优化的ARIMA短期风速预测，可以提高未来48d＼时风速预测精准性，平均相对误差控制在5％以内，降低了风速预测误差，提高了预测准确性，具有很强的工程应用前景
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