一种基于门控学习网络的短期风速预测方法及系统

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一种基于门控学习网络的短期风速预测方法及系统
申请号:CN202411653725
申请日期:2024-11-19
公开号:CN119670940A
公开日期:2025-03-21
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于门控学习网络的短期风速预测方法和系统,所述方法包括利用多元经验模态分解算法对处理好的历史风速时间序列数据和实时气象环境序列数据进行分解处理,得到初始样本数据集;对所述初始样本数据集进行多模态特征提取处理,得到目标样本数据集;以所述目标样本数据集和确定的模型修正参数对风速预测神经网络模型进行训练,所述风速预测神经网络模型被设计为由门控机制和特征学习自适应算法构建得到;根据所述风速预测神经网络模型进行短期风速的预测;能够实现短期风速进行精准预测。
技术关键词
短期风速预测方法 多元经验模态分解 短期风速预测系统 数据 样本 输入神经网络模型 序列 气象 算法 多模态 特征提取模块 超参数 温湿度 训练集 误差
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