[发明专利]基于混合深度学习机制的风速预测方法及系统、设备有效
| 申请号： | 202110621411.2 | 申请日： | 2021-06-03 |
| 公开（公告）号： | CN113191091B | 公开（公告）日： | 2022-12-09 |
| 发明（设计）人： | 文书礼;徐大桢;朱淼 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F30/28;G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08;G06F113/06;G06F113/08;G06F119/12;G06F119/14 |
| 代理公司： | 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 | 代理人： | 胡晶 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提供了一种基于混合深度学习机制的风速预测方法，包括如下步骤：步骤S1：收集历史风力数据进行预处理；步骤S2：经过预处理的历史风力数据输入至混合深度学习机制进行训练；步骤S3：将训练完成的预测模型进行风速预测。本发明还提供了一种基于混合深度学习机制的风速预测系统和设备。本发明通过仅使用历史风力数据对未来风力的预测以及神经网络的快速训练，结合门控循环单元和长短期记忆神经网络的特点，有效平衡了预测时间和预测准确度之间的矛盾，所得结果能够促进电网更加充分的利用风资源。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 混合 深度 学习 机制 风速 预测 方法 系统 设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于上海交通大学，未经上海交通大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202110621411.2/，转载请声明来源钻瓜专利网。
