基于变分异方差高斯过程回归的短期风速预测方法

本发明涉及短期风速预测技术领域，公开了一种基于变分异方差高斯过程回归的短期风速预测方法，首先采用具适应性噪声的完全集合经验模态分解将原始风速时间序列分解为规律性更强的子序列集合，计算每个子序列的偏自相关函数值，并选择95%置信水平下显著的滞后时间序列作为输入变量；然后，采用变分异方差高斯过程回归对每个子序列进行训练与预测，最后，将所有子序列的预测结果进行合并，得到风速时间序列的最终预测结果。与现有技术相比，本发明采用变分异方差高斯过程回归模型对风速时间序列进行预测，其预测能力更强，且变分异方差高斯过程回归模型性能优于标准高斯过程回归模型，能够获得更高的预测精度。