基于人工智能的非高斯風(fēng)壓預(yù)測虛擬仿真實(shí)驗(yàn)教學(xué)
摘要: 利用有限的隨機(jī)風(fēng)場時(shí)程數(shù)據(jù)預(yù)測未知點(diǎn)位置的隨機(jī)風(fēng)場時(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)測仿真方法。仿真結(jié)果表明,SVM核函數(shù)的選擇對非高斯風(fēng)壓預(yù)測仿真影響較大,線性核函數(shù)模型對非高斯風(fēng)壓的預(yù)測仿真效果優(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)測非... (共4頁)
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