风速数据

Windographer软件是行业内领先的风速数据分析工具，适用于从测风塔、SoDAR到LiDAR等多种数据源。它能快速导入原始数据，并进行高效的质量控制和统计分析，输出业界标准的数据格式，如WindSim的WWS和TWS格式。

内蒙古的风速数据，时间分辨率挺高，有 10 分钟一条的，也有日均的，拿来做时间序列预测还挺合适。数据是打包在几个压缩包里的，结构比较清晰，按区域或时间分得挺细，像698f9f0bca416837032c37881b369a8b.rar和S201912101023173751700.zip这种命名就有规律。 风能、发电策略优化、预测模型训练……用场多。尤其是用 LSTM、ARIMA、XGBoost 这些常见的预测算法时，喂进去这种高频数据，效果会好不少。 数据清洗是第一步，缺失值、异常点要小心。不然你模型训得再好，结果也会跑偏。 你要是做风电相关的项目，或者在练时间序列预测模型，这份数据真的可以

风速分布的老数据资源里头，汉口 1957 年的这个算是挺有意思的。用的是 1954 年下半年的气球测风数据，得还挺细，像什么风速年平均分布啦、跟稳定度的关系啦，都有涉及。7、8 月风速和地转风关系还蛮贴合，作者用了一点热成风理论，公式推起来挺实用的，误差也不大。 风速分布的老数据资源里头，汉口 1957 年的这个算是挺有意思的。用的是 1954 年下半年的气球测风数据，得还挺细，像什么风速年平均分布啦、跟稳定度的关系啦，都有涉及。7、8 月风速和地转风关系还蛮贴合，作者用了一点热成风理论，公式推起来挺实用的，误差也不大。 用的是前人研究北京低层风速的理论，参数一调整，计算出来的风速分布跟实测数

各位高手：我在论坛上学习了一段时间的SVM，想利用这种方法进行风速预测。我已经尝试使用了faruto版主的SVMcgForRegress，但结果却与预期差别很大。我怀疑问题可能出在样本或参数设计上。请帮忙看看程序中的问题所在。谢谢大家！

结构风荷载的模拟总让人头大？线性滤波法配合自回归模型，在MATLAB里搞定多点脉动风速还挺方便的。 杨亚勤的做法比较巧，直接用AR 模型模拟出具有空间相关性的风速时程，核心逻辑不复杂，计算效率也高。比起传统的谐波叠加法，速度快不少，适合你要做大跨度结构风载计算的情况。 程序用起来也顺手。先读取txt里的节点坐标和平均风速，随机数初始化后跑 AR 模型，输出带时间相关性的风速记录。要注意用统一的随机种子，确保每次模拟能重复。 实际案例里，他还用了这个方法去模拟武汉火车站屋盖的风速时程，效果还不错。理论接地气，工程上也能直接上手，挺适合做风工程模拟的你拿来做参考。 如果你平时也喜欢用MATLAB搞

根据两个气象站数据得到结构位置处的风速风向联合分布函数。 分析了不同联合分布函数对失效模式和失效概率的影响。 不同联合分布函数会导致不同的失效模式和失效概率。

探讨了风电场短期风速预测技术，提出了一种基于时间序列相似性搜索的新方法。研究采用数据挖掘原理，通过相似性搜索技术有效预测风电场的未来风速。

研究统计了1951年至2008年期间中国159个代表性城市的历年最大风速值，并采用Gumbel分布进行了详细的统计分析，并对其参数进行了估算。研究采用耿贝尔法和矩法分别计算出重现期为10年、50年和100年的基本风压值，并通过柯尔莫哥洛夫检验法进行了验证。结果显示，耿贝尔法在拟合中国各地区最大风速年极值时表现更优，而重现期为10年、50年和100年的基本风压值与《建筑结构荷载规范》(GB 50009)中的规范取值进行了对比分析。

介绍了两种风速预测方法： 方法1：基于LSTM神经网络的风速预测，使用两层LSTM网络进行时间序列预测，避免梯度消失问题。相关代码：lstm.py，使用keras框架搭建。 方法2：基于CNN和RNN融合模型结合FRS与风速软测量进行风速预测，利用模糊粗糙集属性约简改进的Matlab算法。该方法的核心在于输入参数的融合与预测的准确性提升。实现使用PyTorch进行搭建的Clstm神经网络模型。 整体预测框图展示了这两种方法的结合使用及其风速预测结果。

数据仓库和数据挖掘在数据架构中扮演着重要角色。数据仓库负责存储大量历史数据，而数据挖掘则从中提取有价值的信息。