风速数据

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Windographer风速数据分析工具
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。
内蒙古风速数据时间序列预测专用
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
SVM风速预测算法1.0
风速预测的代码资源推荐给你!这段程序用的是 SVM 算法,专门做风速预测的。你可以用SVMcgforregression来进行参数寻优,虽然有时优化结果不完美,但也可以根据结果稍作手动调整来提升效果。这个代码的灵活性蛮高,适合用在不同风速数据上。嗯,试试看,结果会给你带来惊喜哦! 还有一些相关文章可以参考,像是优化 MATLAB 下 SVM 参数寻优的方法探讨,里面有不少优化 SVM 的技巧,能你更好地调整程序。另外,像内蒙古风速数据时间序列预测专用也是有用的资源,了真实的风速数据来进行预测模型的训练。 需要注意的是,程序的优化结果会受数据本身的影响,做法是结合实际情况手动微调。
汉口1957年低层高空风速分布分析
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
EMD-LSTM风速预测模型
基于 EMD 的风速分解,加上 LSTM 的时间序列建模,这套matlab源码组合挺实用的。EMD 负责把风速数据拆成多个分量,每个分量代表不同频率的变化趋势,把这些喂进LSTM模型做预测,效果还不错,适合那种风速变化不规律的数据。 EMD的分解逻辑比较灵活,能适应不同的时间序列特性,所以不光是风速预测,像光伏、电力负载那些数据,也都能试试这套套路。而LSTM这块,源码里有模型结构的搭建和训练流程,超参数配置也比较清晰,调起来不费劲。 你会看到源码里了数据归一化、异常值过滤、模型训练验证这些常规步骤,整个流程跑下来挺顺畅的,尤其适合拿来当学习模板或者二次开发基础。如果你对风速预测、EMD 分解
使用Matlab进行风速预测的SVM问题探讨
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!
基于线性滤波法的MATLAB结构脉动风速模拟
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
风速风向联合分布对风致疲劳寿命可靠性的影响
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。
基于时间序列相似性搜索的风电场短期风速预报技术
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。
Gumbel分布在中国城市风速分析及基本风压计算研究(2012年)
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。