基于人工智能的非高斯風(fēng)壓預(yù)測(cè)虛擬仿真實(shí)驗(yàn)教學(xué)

摘要： 利用有限的隨機(jī)風(fēng)場(chǎng)時(shí)程數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未知點(diǎn)位置的隨機(jī)風(fēng)場(chǎng)時(shí)程，以實(shí)現(xiàn)虛擬仿真實(shí)驗(yàn)教學(xué)的目的，可在一定程度上節(jié)省實(shí)驗(yàn)費(fèi)用和資源，降低實(shí)驗(yàn)測(cè)試難度。利用Matlab仿真軟件建立基于支持向量機(jī)(SVM)非高斯風(fēng)壓預(yù)測(cè)仿真方法。仿真結(jié)果表明，SVM核函數(shù)的選擇對(duì)非高斯風(fēng)壓預(yù)測(cè)仿真影響較大，線性核函數(shù)模型對(duì)非高斯風(fēng)壓的預(yù)測(cè)仿真效果優(yōu)于高斯核函數(shù)與指數(shù)核函數(shù)?；赟VM線性核函數(shù)模型能有效預(yù)測(cè)非... （共4頁(yè)）