【摘 要】
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为了更好地提取与学习风速在时域和频域上的特征,解决风速信号时域随机性和频域复杂性问题,提出了一种基于小波分解(WD)、变分模态分解(VMD)、长短时记忆(LSTM)网络和注意力机制(AT)的短期风速组合预测模型(WD-VMD-DLSTM-AT).在此基础上,提出了一种基于注意力机制的多输入多输出(MIMO)的编码解码多步预测模型(MMED-AT).通过实验对比分析,所提出的组合预测模型具有最优的统计误差,在短期风速预测方面能显著提高预测精度.基于组合模型的(MMED-AT)模型能明显消除递归式多步预测的累
【机 构】
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武汉科技大学计算机科学与技术学院,湖北武汉 430065;智能信息处理与实时工业系统重点实验室,湖北武汉 430065
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为了更好地提取与学习风速在时域和频域上的特征,解决风速信号时域随机性和频域复杂性问题,提出了一种基于小波分解(WD)、变分模态分解(VMD)、长短时记忆(LSTM)网络和注意力机制(AT)的短期风速组合预测模型(WD-VMD-DLSTM-AT).在此基础上,提出了一种基于注意力机制的多输入多输出(MIMO)的编码解码多步预测模型(MMED-AT).通过实验对比分析,所提出的组合预测模型具有最优的统计误差,在短期风速预测方面能显著提高预测精度.基于组合模型的(MMED-AT)模型能明显消除递归式多步预测的累积误差,进一步提高多步预测的平稳性.
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