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為提高預測的可靠性和準確性，提出一個基于模態分解理論和膜計算優化算法的混合模型用于風速預測。與現有的風速預測方法相比，該模型提高了預測精度。該模型包括3個主要步驟：為了簡化數據的復雜度，通過互補集合經驗模式分解（CEEMD）將原始風電功率時間序列分解成幾個固有模態函數（IMFs）;對每個IMF分量單獨建立膜計算優化算法優化支持向量機（MCO-SVR）的模型進行預測；疊加全部IMF分量的預測值作為最終的預測結果。建立包括單一的支持向量回歸機模型、不同分解方法以及相同的分解方法但使用不同的優化算法在內的9種基本模型，來驗證所提出的混合模型的優越性。實證研究表明，所提出的混合模型在預測精度上顯著優于其他的基本模型。
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