5、风速预测与有向网络二分一致性问题研究

风速预测与有向网络二分一致性问题研究

在当今的科技领域，风速预测和网络系统中的二分一致性问题是两个备受关注的研究方向。风速预测对于能源管理、气象预报等领域具有重要意义，而有向网络的二分一致性问题则在多智能体系统控制等方面有着广泛的应用。本文将介绍一种用于风速预测的新型混合模型 EMDCSE - GPR，以及有向网络在输入饱和情况下的二分一致性问题的研究。

风速预测的 EMDCSE - GPR 模型

相关理论基础

• 经验模态分解（EMD） ：EMD 是一种用于非线性和非平稳信号分析的强大方法。其基本思想是自适应地获取子序列，并从数据中提取包括本征模态函数（IMFs）和残差序列的特征。具体操作步骤如下：
  1. 确定数据 x(t) 中的所有局部极值。
  2. 根据最大值点的位置，通过三次样条插值构建信号的上包络 u(t)，同样方法得到下包络 h(t)。
  3. 定义包络的平均值为 m(t)，计算 h(t) = x(t) - (u(t) + h(t)) / 2。理想情况下，判断 h(t) 是否满足本征模态函数的两个基本条件，若满足，h(t) 即为第一个 IMF 分量 c1；否则，用上次筛选得到的 h(t) 替换原始信号 x(t)，重复上述三步，直到误差足够小。最终，x(t) 由 IMFs 和残差组成：x(t) = ∑i = 1n ci + rn。
     EMD 算法步骤如下：
     1. 初始化，令 r1(t) = x(t)，i = 1，k = 0，获取第 n 个 IMF。
     2. 初始化，令 h1(t) = r1