[发明专利]一种基于混合神经网络模型的风速预测方法有效
| 申请号： | 202010484805.3 | 申请日： | 2020-06-01 |
| 公开（公告）号： | CN111695724B | 公开（公告）日： | 2023-05-05 |
| 发明（设计）人： | 胡伟飞;何亦菡;程锦;刘振宇;谭建荣 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06F17/15;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/049;G06N3/08;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 贾玉霞 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于混合神经网络模型的风速预测方法，包括：对风速原始时间序列数据进行集成经验模态分解，建立长短期记忆神经网络对集成经验模态分解得到的分量信号进行预测，通过贝叶斯优化算法对长短期记忆神经网络的超参数进行调节优化，将分量信号的预测结果合成为最终的预测结果。本发明通过将随机非稳态的原始短期风速时间序列分解为稳定变化的时间序列数据，并对长短期记忆神经网络的超参数进行自动调节优化，得到预测结果，大大降低了预测误差，提高了预测精度，可应用于短期风速的预测，为风力发电网络的智能运维提供有力工具。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 混合 神经网络 模型 风速 预测 方法 | ||
【主权项】：
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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