结合回归分析与改进GA-SVR的风机噪声预测

在风电领域，准确预测风电机组噪声对于环境评估和设计改进具有重要意义。风电机组产生的噪声影响其周边居民的生活质量，也关系到风电机组的选址和规划。为了解决噪声测量的复杂性问题，本文提出了结合回归分析与改进遗传算法支持向量回归（GA-SVR）的风机噪声预测方法。下面将详细解析该研究中的关键知识点。 文章提及的IEC 61400-11标准是国际电工委员会（IEC）为风电机组噪声测量制定的技术标准。该标准提供了一系列测量原则、方法和程序，以便对风电机组噪声进行规范的评估。 回归分析是一种统计学方法，通过建立变量间的关系模型来预测或评估数据变化趋势。在本研究中，回归分析被用于对样本特性进行处理，以去除变量间的共线性，降低数据维度，这有助于减少数据的复杂性和提高模型的预测精度。 遗传算法（GA）是一种模拟生物进化过程的搜索启发式算法，它利用自然选择和遗传学机制来解决优化问题。在预测模型中，GA被用来优化支持向量机回归（SVR）模型的参数。然而，GA在处理实际问题时往往会遇到终止条件难以确定的问题。本文提出了一种平衡遗传算法终止条件的方法，以适应不同的噪声预测场景。 支持向量机（SVM）是一种有效的机器学习方法，适用于分类和回归分析。支持向量回归（SVR）是SVM在回归问题上的应用。该模型通过寻找最佳拟合数据的超平面，尽可能地保证预测结果的准确度。 文章中对GA-SVR模型的改进措施主要体现在平衡遗传算法的终止条件，以及采用回归分析处理样本特性，以减少样本特性对SVR预测精度的影响。 异常点诊断是数据预处理的重要环节。在噪声预测中，异常点可能会导致预测结果出现偏差。文章通过异常点诊断，剔除了数据中的强影响点，以确保样本的纯净性和预测模型的可靠性。 统计软件SAS在变量筛选中发挥着关键作用，它能够帮助研究者实现变量的共线性去除和降维处理。通过SAS软件，研究者能够有效地完成回归分析，为建立更准确的预测模型提供了条件。 通过将处理后的样本引入改进的GA-SVR模型，作者建立了一个预测模型，并通过实测风电场数据验证了模型的有效性。研究表明，结合回归分析、改进的GA-SVR和两者结合的方法进行噪声预测中，结合预测方法的精度最高，预测结果的相对误差平均值仅为0.7757%。 本文提出的风机噪声预测方法不仅具有实际可行性，也展示了其在风电领域噪声预测中的巨大潜力。文章还提出了关键词：风电机组、噪声预测、回归分析、支持向量机、遗传算法，这些关键词涵盖了该研究的核心内容和相关技术领域。通过这些知识点的分析，可以看出该研究的理论价值和实际应用前景。