中图分类号：ＴＰ３９１ 文献标志码：Ａ 融合Ｓａｖｉｔｚｋｙ－Ｇｏｌａｙ滤波器的ＴＣＮ－ＳＡ－ＢｉＧＲＵ风电功率预测 秦小晖，樊重俊，付峻宇 （上海理工大学管理学院，上海２０００９３）摘㊀要：陆上风力发电作为主流清洁能源发电方式之一，预测其发电功率也是目前研究热点问题㊂本文提出融合Ｓａｖｉｔｚｋｙ－...
Wind power forecasting incorporating Savitzky-Golay-TCN-SA-BiGRU 在线阅读 免费下载 引用 收藏 分享 摘要 陆上风力发电作为主流清洁能源发电方式之一,预测其发电功率也是目前研究热点问题。本文提出融合Savitzky-Golay滤波器与基于自注意力机制的TCN-BiGRU风电功率预测模型。利用Savitzky-Golay滤波器对...展开更多 As ...
为了提高驾驶员巡航效率,文章基于Spark并行分布式平台,提出一种集合经验模态分解的空间注意力机制双向门控循环单元模型(EEMDN-SABiGRU),对乘客热点进行精准预测,与LSTM,GRU,EMD-LSTM,EMD-GRU,EEMD-LSTM,EEMD-GRU,EMDN-GRU,CNN和BP等模型相比,EEMDN-SABiGRU模型的MAPE,MAE,RMSE和ME值至少降低了58.33%,44.91%,43.19...
利用Savitzky-Golay滤波器对风电功率及相关特征数据进行降噪,随后将数据输入进由TCN时域卷积神经网络,自注意力机制模块,双向门控循环单元网络所搭建的TCN-SA-BiGRU模型中,这些模块能够更深,更快挖掘数据特征.最终预测结果显示,融合了Savitzky-Golay滤波器的模型能够有效对数据降噪,并且相较于传统单一神经网络等模型,本...
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The Self-Attention with Gate mechanism (SAG) based on the Transformer performed the feature extraction, filtered the irrelevant noise information, then extracted the long-distance dependency temporal sequence features by the BiGRU network, and obtained the classification results through the SoftMax ...