基于人工智能的非高斯風(fēng)壓預(yù)測虛擬仿真實驗教學(xué)

摘要： 利用有限的隨機(jī)風(fēng)場時程數(shù)據(jù)預(yù)測未知點位置的隨機(jī)風(fēng)場時程，以實現(xiàn)虛擬仿真實驗教學(xué)的目的，可在一定程度上節(jié)省實驗費用和資源，降低實驗測試難度。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）