【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及空气动力学领域，具体涉及一种短期风速区间预测方法、装置、智能终端及存储介质。
技术介绍
1、风速预测按周期可分为短期、中期和长期，其中短期风速预测是指在短时间内，对未来风速的变化趋势进行预测。这对于能源企业、农牧业、民航等行业来说都具有非常重要的意义，短期风速预测的关键技术之一，就是选用合适的预测方法对实测风速建立合理的数学模。
2、现有方法在短期风速区间预测方面取得了一定的进展，但是源于风速固有的随机性和离散性，使得训练鲁棒性和可推广的预测模型非常复杂。部分研究工作提出了复杂的区间调整策略导致引入了大量的超参数，常常使得训练过程中的出现过拟合现象。此外，现有方法对风速序列分解成多个子序列，然后对每个子序列在所有内置的模型上训练一遍，然后根据评价指标挑选最优的模型是非常耗时的。
3、因此，现有技术还有待于改进和发展。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种短期风速区间预测方法、装置、智能终端及存储介质，旨在解...
【技术保护点】
1.一种短期风速区间预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的短期风速区间预测方法，其特征在于，所述对所述风速时间序列进行聚类，得到聚类分组，并计算每个聚类分组的宽度估计，包括：
3.根据权利要求1所述的短期风速区间预测方法，其特征在于，所述对所述风速时间序列进行分解，得到风速时间子序列，计算每个风速时间子序列的赫斯特指数，并根据所述赫斯特指数得到每个风速时间子序列的预训练模型，包括：
4.根据权利要求1所述的短期风速区间预测方法，其特征在于，所述通过所述预训练模型计算每个风速时间子序列的预测结果和最优叠加权重，
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【技术特征摘要】
1.一种短期风速区间预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的短期风速区间预测方法，其特征在于，所述对所述风速时间序列进行聚类，得到聚类分组，并计算每个聚类分组的宽度估计，包括：
3.根据权利要求1所述的短期风速区间预测方法，其特征在于，所述对所述风速时间序列进行分解，得到风速时间子序列，计算每个风速时间子序列的赫斯特指数，并根据所述赫斯特指数得到每个风速时间子序列的预训练模型，包括：
4.根据权利要求1所述的短期风速区间预测方法，其特征在于，所述通过所述预训练模型计算每个风速时间子序列的预测结果和最优叠加权重，包括：
5.根据权利要求4所述的短期风速区间预测方法，其特征在于，所述采用基于分解的多目标进化算法计算每个风速时间子序列的最优叠加权重，包括：
6.根据权利要求1所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱庆灵，徐耀建，林秋镇，刘松柏，马里佳，李坚强，
申请(专利权)人：深圳大学，
类型：发明
国别省市：
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