蝙蝠算法(BA)长短期记忆(LSTM)神经网络多时间尺度准确的风电场风向预测对制定偏航控制策略,提高发电量及风电机组稳定运行具有重要意义.针对风向的随机性和不确定性的特点,提出一种变分模态分解(VMD)和蝙蝠算法(BA)优化长短期记忆(LSTM)神经网络的短期风向预测模型.首先,采用变分模态分解将原始序列分解为多个有限带宽的...
VMD精准分解,LSTM深度 学习,两者协同短期供热负 荷预测。VMD捕捉非平稳特 征,LSTM记忆长期趋势, 互补优势提升预测精度。 LSTM时间序列 长短期记忆网络擅长处理时 间序列,通过门控单元有效 记忆长期依赖关系,克服传 统RNN梯度消失问题,为供 热负荷预测提供强大支持。 VMD降低数据非平稳性 01 VMD平数据 VMD巧妙分解供...