风速预测方法及其应用

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风速预测方法及其应用
申请号:CN202510564088
申请日期:2025-04-30
公开号:CN120542478A
公开日期:2025-08-26
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种风速预测方法及其应用,包括以下步骤:获取目标区域的风速时间序列数据并进行预处理生成数据集;基于所述数据集构建初始LSTM模型,所述初始LSTM模型的超参数包括隐藏层单元数、学习率、Dropout率及批量大小;采用粒子群优化算法对所述初始LSTM模型的超参数进行优化,确定最优超参数组合,得到LSTM模型;利用所述LSTM模型生成目标区域的风速预测结果。通过结合粒子群优化(PSO)算法与长短期记忆网络(LSTM),本发明能够自动优化模型超参数(隐藏单元数、学习率、Dropout率、批量大小),显著提升风速预测精度。
技术关键词
LSTM模型 风速预测方法 粒子群优化算法 生成数据集 风速预测系统 调度优化方法 特征数 滑动窗口 长短期记忆网络 批量 充放电策略 模型超参数 序列 训练集 风力发电机
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