基于IBES-XGBoost的高速铁路沿线风速预测模型

为保证高速铁路沿线风灾预警信息具有较高时效性，需要进行高速铁路沿线超短期风速的提前多步预测。针对众多预测模型在预测中可能存在较大误差的问题，采用Tent混沌映射和BFGS拟牛顿法对秃鹰搜索算法进行改进，并用改进的秃鹰搜索算法(IBES)对XGBoost的初始参数进行优化。在构建IBES-XGBoost模型时，加入风速以外的其他气象特征，以提高预测精度。实验结果表明：(1)改进的秃鹰算法相比其他智能优化算法有更好的寻优能力，与其他模型相比IBES-XGBoost在超短期风速的提前多步预测上有着较高的精度和较好的拟合效果。(2)Tent混沌映射和BFGS拟牛顿法对秃鹰算法有着较好的改进效果。(3)IBES-XGBoost能为高速铁路规范下的大风预警提供可靠的提前多步预测结果。