JP2023075072A - ローリング時系列及びサポートベクトルマシンに基づく短期風速の予測方法及びシステム - Google Patents
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Abstract
Description
風速時系列を入力するステップS1、
位相空間を再構成するステップS2、
ARMA-AR-GARCHローリング予測を適用するステップS3、
最小のサポートベクトルマシンを適用するステップS4、及び
風速の予測値を出力するステップS5を含む。
風速時系列を入力する前記ステップS1は、
元の風速時系列Pbを入力するステップを含み、
位相空間を再構成する前記ステップS2は、
前記元の風速時系列Pbに対して、以下の式(1)に従って位相空間を再構成し、空間位相を再構成する中間値系列を得るステップを含み、
得られた前記空間位相を再構成する中間値系列に対して前処理を行うことによって、データの処理を容易にする。
前記時系列モデルARMA(p、q)は、モデル残差の平均値が0であり、残差の分散が定数であるという仮定を前提とする。
前記時系列モデルARMA(p、q)と前記AR(s)-GARCH(m、n)モデルを連立させ、以下の式(5)のようなARMA-AR-GARCHモデル
学習サンプルを整理して、正規化処理を行い、ARMA-AR-GARCHモデルによって予測したt-3、t-2、t-1、t時刻の風速、及びt-1、t-2時刻の実際の風速を、6つの入力ベクトルとして選び出すステップを含み、
a及びbは、推定関数を用いて計算し、前記推定関数は以下の式(6)であり、
パラメータa及びbを式(6)に代入し、LS-SVMモデルの具体的な形式を確定し、
前記6つの入力ベクトルを前記LS-SVMモデルに入力し、t時刻の予測風速を得る。
風速時系列を入力する入力モジュール、
位相空間の再構成に用いられる再構成モジュール、
ARMA-AR-GARCHローリング予測を適用するために用いられるローリング予測モジュール、
最小のサポートベクトルマシンを適用するために用いられる適用モジュール、及び
風速の予測値を出力する出力モジュールを含む。
風速時系列を入力するステップS1、
位相空間を再構成するステップS2、
ARMA-AR-GARCHローリング予測を適用するステップS3、
最小のサポートベクトルマシンを適用するステップS4、及び
風速の予測値を出力するステップS5を含む。
空間位相を再構成する中間値系列を前処理し、
AICを基準探索とした方法を用いて、ARMAモデルの次数項(p、q)の探索範囲をそれぞれ(2-21)、(2-12)に定め、AICに最小を取る次数を選択し、次数項パラメータp、qの解を求める。
AICが最小値を取るように探索するAR部分次数を採用する。
GARCHの次数選択は(1、1)を選択し、
ARMA-AR-GARCH時系列モデルを確認するため、全てのパラメータを構築する。
前記時系列モデルARMA(p、q)と前記AR(s)-GARCH(m、n)モデルを連立させ、以下の式(5)のようなARMA-AR-GARCHモデル
最小二乗のサポートベクトルマシンのモデル化ステップを、図4のように示す。
学習サンプルを整理して、正規化処理を行い、ARMA-AR-GARCHモデルによって予測したt-3、t-2、t-1、t時刻の風速、及びt-1、t-2時刻の実際の風速を、6つの入力ベクトルとして選び出すステップを含む。出力変数は、即ちt時刻に対応する予測の風速である。
すでに風速がある時系列を訓練に代入することにより、これまでの風速からfxが得られているのに対し、逆押し時刻に対応する前のARMA-AR-GARCHモデルによって予測したt-3、t-2、t-1、t時刻の風速、及びt-1、t-2時刻の実際の風速それぞれの対応変数も既知であるため、推定関数を用いてa及びbを計算して求める。
t時刻の風速を予測する場合、前記6つの入力ベクトルを前記LS-SVMモデルに入力し、t時刻の予測風速を得る。
風速時系列を入力する入力モジュール、
位相空間の再構成に用いられる再構成モジュール、
ARMA-AR-GARCHローリング予測を適用するために用いられるローリング予測モジュール、
最小のサポートベクトルマシンを適用するために用いられる適用モジュール、及び
風速の予測値を出力する出力モジュールを含む。
Claims (10)
- ローリング時系列及びサポートベクトルマシンに基づく短期風速の予測方法であって、
風速時系列を入力するステップS1、
位相空間を再構成するステップS2、
ARMA-AR-GARCHローリング予測を適用するステップS3、
最小のサポートベクトルマシンを適用するステップS4、及び
風速の予測値を出力するステップS5を含むことを特徴とする、ローリング時系列及びサポートベクトルマシンに基づく短期風速の予測方法。 - 最小のサポートベクトルマシンを適用する前記ステップS4は、
学習サンプルを整理して、正規化処理を行い、ARMA-AR-GARCHモデルによって予測したt-3、t-2、t-1、t時刻の風速、及びt-1、t-2時刻の実際の風速を、6つの入力ベクトルとして選び出すステップを含み、
a及びbは、推定関数を用いて計算し、前記推定関数は以下の式(6)であり、
核関数としてラジアル基関数
(12)を用い、その推定関数は上記式(6)であり、
すでに風速がある時系列を訓練に代入することにより、これまでの風速からfxが得られているのに対し、逆押し時刻に対応する前のARMA-AR-GARCHモデルによって予測したt-3、t-2、t-1、t時刻の風速、及びt-1、t-2時刻の実際の風速それぞれの対応変数も既知であるため、推定関数を用いてa及びbを計算して求め、
パラメータa及びbを式(6)に代入し、LS-SVMモデルの具体的な形式を確定し、
前記6つの入力ベクトルを前記LS-SVMモデルに入力し、t時刻の予測風速を得ることを特徴とする、請求項1に記載のローリング時系列及びサポートベクトルマシンに基づく短期風速の予測方法。 - 時間変数tが遷移するに従って、前記ステップS4を連続的に繰り返し、ARMA-AR-GARCH部分の予測風速時系列を得ることを特徴とする、請求項7に記載のローリング時系列及びサポートベクトルマシンに基づく短期風速の予測方法。
- 請求項1~8に記載方法の実現に用いられるローリング時系列及びサポートベクトルマシンに基づく短期風速予測システムであって、前記システムは、
風速時系列を入力する入力モジュール、
位相空間の再構成に用いられる再構成モジュール、
ARMA-AR-GARCHローリング予測を適用するために用いられるローリング予測モジュール、
最小のサポートベクトルマシンを適用するために用いられる適用モジュール、及び
風速の予測値を出力する出力モジュールを含むことを特徴とする、ローリング時系列及びサポートベクトルマシンに基づく短期風速の予測システム。 - コンピュータプログラムが記憶されているコンピュータ可読記憶媒体であって、
プロセッサによってこのプログラムが実行される場合、請求項1~8に記載のローリング時系列及びサポートベクトルマシンに基づく短期風速の予測方法が実現されることを特徴とする、コンピュータ可読記憶媒体。
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