基于CNN-LSTM和气象要素关联的气温时空预测基于CNN-LSTM和气象要素关联的气温时空预测 近年来,随着气候变化和全球气温上升的问题日益引起关注,准确的气温预测变得尤为重要。气温的时空预测是气象预测领域的一个关键问题,对于农业、能源、水资源管理等领域具有重要意义。传统的气温预测模型主要依赖于统计方法和气象观测数据,...
利用CNN 卷积层和池化层为特征提取模块，从而获得了数据特征；将重构信息注入LSTM 网络中挖掘气温的时序特征。结果表明，与单独使用LSTM 、CNN 进行预测及使用ARIMA 模型预测相比，CNN-LSTM 模型预测结果具有更高的准确率。关键词：CNN-LSTM 模型；ARIMA 时间序列模型；全球气温预测；环境问题 中图分类号：X144 文...
为了提高风速预测的精度,本发明提出了一种基于cnn-lstm的风速预测算法,该预测算法以使用keras(版本2+)和tensorflow后端搭建的cnn-lstm混合神经网络为基础,以风速传感器采集到的和数值天气预报模型预测到的两种气象数据为预测依据,对某一时刻之后的风速与当前风速的差值进行预测,最后将风速差值转换为实际风速值。该预测算法...
2电力负荷预测本文提出的CNN-LSTM组合模型,充分利用一维卷积神经网络与长短期记忆网络在序列预测方面的优势,本文借鉴自然语言处理过程中的词嵌入表示方法,将某一时刻的负荷值与其相关的特征串联成向量表示,进而形成一个全新的时间序列数据,每一时刻的历史负荷均由与其相关的特征共同表示,然后利用一维卷积的平移不变性,使用...
为了更好地实现日前优化调度,首先对风光发电进行预测。考虑到海上环境因素对风光出力影响较大,利用随机森林方法对历史气象数据和新能源出力数据进行处理,将处理后的数据用于CNN-Bi-LSTM预测模型的构建。其次,在提升系统运行经济性的基础上,增加改善系统可再生能源消纳率的目标,并在系统约束条件中加入淡水约束,建立完备的...
其中,为了更精确地反映季节因素与电力负荷之间的关系,将温度调整为与年平均气温的绝对误差之后再进行归一化处理。所提模型将卷积神经网络的速度和轻量与长短期记忆网络的顺序敏感性结合起来,实验结果表明,CNN-LSTM模型与其他单一模型在负荷预测的精度上有很大提高。 参考文献: [1]周莽,高僮,李晨光,等.GRU神经网络...
现有的基于深度学习的预测臭氧浓度的模型有:循环神经网络(rnn)、长短期记忆网络 (lstm)以及基于卷积神经网络和长短期记忆网络的混合模型 (cnn-lstm)。循环神经网络是较早提出的机器翻译领域的深度学习模型,后有许多学者将其应用于时间序列预测领域。biancofiore等学者使用传统的rnn模型,以佩斯卡拉市为例,用过去的臭氧...
1.本发明涉及一种负荷预测方法,具体是一种基于新型解耦思想的cnn-tcn日前负荷预测方法,属于电网负荷预测技术领域。 背景技术: 2.负荷预测对电网规划和电力系统运行有着重要意义,尤其是日前负荷预测对缓解电力供需不平衡、提高电站的运行效率和维护电网安全运行起到了重要作用。
气象数据集:包含逐小时气温数据。 农业数据集:包含逐日农作物温度数据。 工业数据集:包含逐时工业设备温度数据。 3.2 评价指标 使用均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)作为评价指标。 3.3 实验结果 实验结果表明,EVO-CNN-BiLSTM-Multihead-Attention 模型在三个数据集上均取得了优异的预测性能。与其他基准模型相比...
摘要：针对短期电力负荷预测中电力负荷影响因素提取不准确以及长期依赖信息丢失的问题，提出一种结合一维卷积神经网络CNN 与长短期记忆网络LSTM 的短期电力负荷预测模型，将卷积神经网络的速度和轻量与长短期记忆网络的顺序敏感性的优势结合 起来，考虑历史电力负荷、时间日期、温度对电力负荷的影响，实例结果表明，与其他...