一种基于CNN-LSTM的风速预测方法.pdf,本发明公开了一种基于CNN‑LSTM的风速预测方法,该方法包含:对气象要素的原始记录数据进行清洗;以N个站点的F个气象要素的数据作为输入,通过Z‑score方法对数据进行标准化处理,使其满足(0,1)标准正态分布;利用PCA技术将原始气象
本发明涉及一种基于CNNLSTM的多时间范围风速预测方法,包括如下步骤:首先获取并清晰传感器记录的历史气象数据与天气预报记录的历史气象数据,然后构建基于CNNLSTM的混合神经网络模型,并利用历史气象数据对其进行训练.最后利用模型对未来不同时间段的风速差值进行预测,并对数据进行反向标准化得到真实风速值.该预测算法能够对未来...
【基于改进VMD-BP-CNN-LSTM模型的风速预测】准确的风速预报对风电场的运行和调度至关重要,它可以帮助优化发电计划以确保稳定的电力供应,以及调整风力涡轮机的运行状态以避免因风速过高或过低而导致涡轮机损坏或安全问题。随着计算机技术的进步,基于人工神经网络的预测模型得到了广泛的应用。与传统的物理和统计方法相比,基...
1 风速数据EMD分解与可视化 1.1 导入数据 1.2 EMD分解 2 数据集制作与预处理 2.1 先划分数据集,按照8:2划分训练集和测试集 2.2 设置滑动窗口大小为96,制作数据集 3 基于Pytorch的EMD-CNN-LSTM模型预测 3.1 数据加载,训练数据、测试数据分组,数据分batch 3.2 定义EMD-CNN-LSTM预测模型 3.3 定义模型参数 3.5 结...
预测:利用训练好的CNN-BiLSTM模型对未来的风电功率进行预测。 评估:使用测试集对模型的预测结果进行评估,计算均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)等性能指标,以评估模型的预测精度和泛化能力。 三、研究优势 特征提取能力强:CNN能够自动从多源输入数据中提取复杂的时空特征,为后续的序列建模提供丰富的信息。 序列建模精度...
本发明公开了一种基于CNN‑LSTM的风速预测方法,该方法包含:对气象要素的原始记录数据进行清洗;以N个站点的F个气象要素的数据作为输入,通过Z‑score方法对数据进行标准化处理,使其满足(0,1)标准正态分布;利用PCA技术将原始气象要素进行线性组合,转换为一组线性不相关的变量;通过LASSO算法提取影响风速变化的气象要素...
一种基于CNN-LSTM的风速预测方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于CNN-LSTM的风速预测方法说明:本发明公开了一种基于CNN‑LSTM的风速预测方法,该方法包含:对气象要素的原始记录数据进行清洗;以...专利查询请上爱企查
1.本发明涉及风电预测技术领域,具体涉及一种基于cnn ‑ lstm及深度学习的时空组合预测方法。 背景技术: 2.在过去的几十年里,全球风力发电装机容量增长迅速。目前,风能作为一种清洁、绿色的可再生能源,被广泛的应用于实际生活中。所以风电场的风电预测为城市建设输送电能与电路建设能提供有效参考依据。
总之,CNN-BiGRU-KDE模型是一种用于多变量时间序列区间预测的高级深度学习模型,具有优秀的准确性和稳定性。 程序设计 完整程序和数据获取方式:私信博主回复MATLAB实现基于CNN-BiGRU-KDE卷积双向门控循环单元多变量时间序列区间预测。 ntrain=round(nwhole*num_size); ...
Huang等人提出一种基于CNN和LSTM的深度学习模型APNet,利用CNN能够自动提取特征的特性, 自动完成对单站点多种特征序列的逐层抽象,LSTM能够记忆序列的前后依赖关系,实验证明,该模型比单独使用CNN、LSTM能更准确地预测未来1小时 PM2.5小时浓度,CNN能够有效代替传统人工特征选择方法,但该模型没有考虑空间关系,预测时间步太短...