据此设计CNN-LSTM时空预测模型,并结合深度学习算法,如MI特征选择,AT注意力机制,PSO参数优化,对模型进一步改进.通过两个海岛风电场的实验数据分析可知,所提模型具有最优的统计误差,CNN-LSTM模型可以高效提取风电场时空信息并进行时间序列预测,而结合深度学习算法(MI,AT和PSO)后的组合模型能进一步提高风电功率预测精度和...
yan jiang提出了基于增强变分模态分解、深度特征选择和多误差修正的概率风速预测框架,结果表明该方法具有较好的预测能力,可能更适合于具有非平稳性和非高斯性的数据;peng lu提出了基于时空(st)分析,多输出支持向量机(msvm)模型,来预测多个风电场的风电功率;li han提出空间重构(psr)来重构风动力系统的相空间,其次使用...
接下来,我们构建CNN-LSTM模型。卷积神经网络(CNN)用于提取输入数据中的空间特征,而长短记忆网络(LSTM)则用于捕捉输入数据中的时间序列特征。这两个网络相互结合,可以更好地处理风电功率预测中的时空关系。 在模型构建过程中,我们需要选择合适的网络结构和超参数。这可以通过交叉验证等方法来确定。我们还可以使用正则化技...
时间序列预测是数据分析中的一个重要分支,它涉及到对未来事件的预测,基于历史数据中的模式和趋势。在深度学习领域,卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的组合,特别是结合长短时记忆单元(LSTM)或门控循环单元(GRU),已成为处理时间序列数据的强大工具。 3.1 CNN基础 卷积神经网络(CNN)最初设计用于图像识别,但其强...
时间序列预测是数据分析中的一个重要分支,它涉及到对未来事件的预测,基于历史数据中的模式和趋势。在深度学习领域,卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的组合,特别是结合长短时记忆单元(LSTM)或门控循环单元(GRU),已成为处理时间序列数据的强大工具。
基于CNN-BiLSTM(卷积神经网络-双向长短时记忆网络)的风电功率预测研究是一个结合了深度学习技术的复杂课题,旨在通过利用历史风电数据、气象数据等多源异构数据,实现高精度的风电功率预测。以下是对该研究的详细分析: 一、研究背景与意义 风电功率预测在风电场运营和电网调度中至关重要。准确的风电功率预测有助于风电场...
时间序列预测是数据分析中的一个重要分支,它涉及到对未来事件的预测,基于历史数据中的模式和趋势。在深度学习领域,卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的组合,特别是结合长短时记忆单元(LSTM)或门控循环单元(GRU),已成为处理时间序列数据的强大工具。
在CNN+LSTM网络中,CNN首先用于提取输入时间序列的局部特征,然后将提取的特征作为LSTM的输入,LSTM进一步捕获时序关系并进行预测。 4.部分核心程序 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 functionlayers=func_CNN_LSTM_layer(Nfeat,Nfilter,Nout) ...
基于CNN-LSTM及深度学习的时空组合预测方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于CNN-LSTM及深度学习的时空组合预测方法说明:本发明公开了基于CNN‑LSTM及深度学习的时空组合预测方法,包括S1、通过MI互信息算法对原...专利查询请上爱企查
时间序列预测是指利用历史数据来预测未来数据点或数据序列的任务。在时间序列分析中,数据点的顺序和时间间隔都是重要的信息。CNN+LSTM网络结合了卷积神经网络(CNN)的特征提取能力和长短时记忆网络(LSTM)的时序建模能力,用于处理具有复杂空间和时间依赖性的时间序列数据。