基于数据预处理和粒子群算法优化支持向量机的风功率预测聚类

基于数据预处理和粒子群算法优化支持向量机的风功率预测聚类1、使用DBSCAN算法对风功率异常数据进行提取，然后采用KMESNS算法对处理后的数据进行聚类分析。2、根据聚类结果，利用粒子群算法（PSO）优化支持向量机（SVM）对风功率进行分类预测。3、基于Matlab平台进行仿真验证，展示了风功率数据异常值剔除、聚类以及PSO优化后的SVM分类预测结果，验证了通过数据预处理和PSO的优化可以提高风功率预测的准确性。