高铁沿线大风预测技术研究

风速预测是风致灾害预警的关键技术。针对高铁大风预测中延迟性和误报的问题,提出一种基于完整集合经验模态分解(CEEMDAN)和长短期记忆神经网络(LSTM)的组合预测模型对高铁沿线风速进行预测。为了减少预测模型的复杂度和提高模型预测精度,原始风速数据用CEEMDAN分解并利用样本熵(SE)理论将分解出的分量按照样本熵近似值重组成趋势、细节、随机三分量后用长短期记忆神经网络建立预测模型。以高铁沿线某段风速气象数据为例,实验结果表明,与其他预测方法相比,本方法可有效降低预测延迟性和提高预测精度,准确追踪风速的波动性和非线性非平稳的变化,性能更加优越。在高速铁路沿线大风预测中能够发挥良好的适用性,减少大风预警的误报或不报等情况的发生。