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為了提高風功率預測精度及預測模型的泛化能力，提出基于改進AdaBoost.RT算法的風功率預測方法，可以有效提高弱學習算法的性能。首先建立核極限學習機（kemel extreme leaming machine，KELM）模型，并用改進蝙蝠算法對其參數進行優化，通過引入局部搜索和萊維飛行使算法具有更好的搜索能力和跳出局部最優的能力。在此基礎上進一步通過AdaBoost.RT算法生成多個KELM個體（即基學習器），在訓練過程中不斷調整每個基學習器的權重及訓練集中每個樣本的權重。最后用訓練好的基學習器來對測試樣本進行預測，并集成得到最終結果。從不同時間尺度應用不同月份的風電場數據進行仿真測試，同時與前饋（back propagation，BP）神經網絡、支持向量機、極限學習機等預測模型對比，仿真結果表明所提方法具有較好的預測精度及泛化性能。
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