风能预测聚类中的数据处理与PSO-SVM方法

在风能预测聚类中，我们采用了数据预处理和PSO-SVM方法。首先，利用DBCAN算法提取了风能异常数据，并运用KMEANS算法对处理后的数据进行聚类。我们进行了三类仿真实验设置。基于上述聚类结果，采用粒子群算法（PSO）优化支持向量机（SVM）对风能进行分类预测。为了验证方法，我们在Matlab平台上进行了仿真实验。下图展示了风能数据异常值剔除和分类结果，并展示了经过PSO优化的SVM与未优化的SVM的对比预测结果。同时，展示了聚类前后的结果，验证了通过聚类处理和PSO的优化可以提高风能预测的准确性。