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为了使读者更好地学习和掌握风速和风电预测建模原理，本书在风速时间序列分解的基础上，系统地介绍了基于机器学习等方法的风速和风电预测建模原理，并利用优化算法进行预测模型求解。本书主要基于典型的机器学习方法，如 小二乘支持向量机（LSSVM）、 限学习机（ELM）和小波神经网络（WNN）进行风速建模与预测，并利用优化算法进行参数优化和特征选择。此外，本书还介绍了风电预测建模方法在微电网优化调度中的应用。 本书可供风电场风速预测相关研究与技术人员参考，也适合作为高等院校相关专业教师和研究生了解风电预测的拓展资料。

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书籍介绍

为了使读者更好地学习和掌握风速和风电预测建模原理，本书在风速时间序列分解的基础上，系统地介绍了基于机器学习等方法的风速和风电预测建模原理，并利用优化算法进行预测模型求解。本书主要基于典型的机器学习方法，如最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）和小波神经网络（WNN）进行风速建模与预测，并利用优化算法进行参数优化和特征选择。此外，本书还介绍了风电预测建模方法在微电网优化调度中的应用。 本书可供风电场风速预测相关研究与技术人员参考，也适合作为高等院校相关专业教师和研究生了解风电预测的拓展资料。