Была предложена новая модель жесткой машины опорных векторов наименьших квадратов (LSSVM), основанная на саморегулируемой коррекции в режиме онлайн для разрешения проблемы слабой адаптации к различным рабочим условиям и слабой устойчивости при использовании данных поля. Этот метод использует общий размер прогнозной ошибки в качестве порога, автоматически обновляет параметры в соответствии с различными рабочими условиями, улучшая тем самым адаптивность модели к данным; в то же время модель использует нечеткую принадлежность для назначения динамических весов для квадрата ошибки в задаче оптимизации машины опорных векторов, усиливая способность модели к устойчивости к шуму. Этот метод был применен к реальным данным электростанции для прогнозирования объема ветра и был сравнен с обычной моделью LSSVM, результаты показали, что модель, построенная этим алгоритмом, обладает высокой устойчивостью и точностью прогнозирования. Эта модель может обеспечить реальное прогнозирование и оценку данных в различных рабочих условиях и обеспечить отличную поддержку данных для различных систем онлайн-мониторинга.

Саморегулируемый контроль; Устойчивость; Машина опорных векторов наименьших квадратов; Нечеткая принадлежность; Объем ветра; Мягкое измерение