基于权重优化的混合风速预测方法

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基于权重优化的混合风速预测方法
申请号:CN202411667513
申请日期:2024-11-20
公开号:CN119577377A
公开日期:2025-03-07
类型:发明专利
摘要
本发明涉及风速预测方法技术领域,且公开了基于权重优化的混合风速预测方法,包括以下步骤:S1、采用长短期记忆网络对原始风速数据进行时间序列分析;S2、采用时序卷积网络对原始风速数据进行空间特征提取;S3、应用果蝇优化算法动态调整长短期记忆网络和时序卷积网络在最终预测中的权重分配;S4、将长短期记忆网络和时序卷积网络的预测结果按照果蝇优化算法优化后的权重进行组合,得到最终的风速预测值,通过长短期记忆网络与时序卷积网络对风速的不同特征抓取能力不同,本发明所提出的方法能有效弥补单一算法不足,提升风速预测精度,通过果蝇算法权重优化可通过预测效果进行实时更新,提升模型预测性能。
技术关键词
混合风速预测方法 长短期记忆网络 果蝇优化算法优化 空间特征提取 残差模块 时序 参数 矩阵 果蝇算法 信号 数据 序列 动态 机制 精度
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