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一种风速预测方法、系统及电子设备
申请人信息
- 申请人:中山大学
- 申请人地址:510275 广东省广州市海珠区新港西路135号
- 发明人: 中山大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种风速预测方法、系统及电子设备 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311533079.X |
| 申请日 | 2023/11/16 |
| 公告号 | CN117494573A |
| 公开日 | 2024/2/2 |
| IPC主分类号 | G06F30/27 |
| 权利人 | 中山大学 |
| 发明人 | 任磊; 周贝诺; 王和旭; 林建良; 韦骏 |
| 地址 | 广东省广州市海珠区新港西路135号 |
摘要文本
中山大学获取“一种透气窗帘布”专利技术，本发明公开了一种风速预测方法、系统及电子设备，方法包括：获取初始气象数据和风速实测数据；接着，根据所述初始气象数据和所述风速实测数据，模拟得到风速时间序列；然后采用极点对称模态分解法对所述风速时间序列进行风速演变特征信号的提取；最后，根据所述风速演变特征信号，通过XGBoost机器学习模型进行风速预测，得到风速预测结果。本发明所需数据易于获取，且无需建立复杂的数学方程，易于实现风速的预测，并且不完全依赖于历史实测数据，仅需要少量实测风速资料用于模型检验，因此适用范围较广，并且本发明采用的数值模式对大气运动规律的描述具有明确的物理意义，预报实效长，精度高，可广泛应用于计算机技术领域。
专利主权项内容
1.一种风速预测方法，其特征在于，包括：获取初始气象数据和风速实测数据；根据所述初始气象数据和所述风速实测数据，模拟得到风速时间序列；采用极点对称模态分解法对所述风速时间序列进行风速演变特征信号的提取；根据所述风速演变特征信号，通过XGBoost机器学习模型进行风速预测，得到风速预测结果。