基于RVM与ARMA误差校正的短期风速预测

为提高风速预测的准确性,提出了基于相关向量机(RVM)与自回归滑动平均(ARMA)误差校正的风电场短期风速预测算法。该算法首先在RVM的基础上,建立了影响因素与未来24小时风速的非线性模型,并采用遗传算法(GA)进行优化,从而保证了模型参数最优。然后,针对已建立的RVM预测模型的误差序列,采用ARMA模型对其进行拟合,最后用ARMA模型的误差预测值校正已有的风速预测值。本文对江苏某风电场的风速进行预测,算例结果表明该方法是合理有效的。

深圳机场国际客运量预测研究

近年来深圳国际航空发展与国际化进程明显不匹配,国际航空业未来发展势在必行。本研究分别从区域经济发展环境、经济开放度、旅游业发展环境、政府财政能力、国际投资环境、机场自身运营能力等六个影响因素出发,应用ARIMA与CD函数模型通过计量分析对2015-2020年深圳机场国际客运量数据进行预测。并在此基础上,结合深圳机场国际航线现状给出深圳未来发展国际航线的政策建议。