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小波包分解与多个机器学习模型耦合在风速预报中的对比 总被引:1,自引:1,他引:0
准确预报风速是提高风电利用率以及电力系统稳定性的有效方法。学者们提出了大量风速预报模型,但针对不同下垫面不同风速预报模型的对比研究较少。该研究主要探究小波包分解和12个机器学习模型耦合对3种下垫面(戈壁、绿洲和沙漠)风速预报能力,探索风速预报的优化耦合模型。设置3组模型实验进行对比:单一机器学习模型、小波包分解-机器学习混合模型和小波包分解-机器学习-卷积神经网络混合模型。结果表明:具有特征选择和记忆功能的深度学习模型(如卷积长短时记忆网络)以及极限学习机对风速具有较好的预报能力,小波包分解可以显著提高模型精度。小波包分解与卷积长短时记忆网络、卷积门控循环单元和极限学习机的耦合模型在风速预报中具有较好的表现。这表明信号分解和深度学习的耦合模型,能有效提高预报精度,值得推广。 相似文献
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李邦宪 《成都信息工程学院学报》1989,(2)
本文针对经典多层递阶方法所存在的缺陷,提出了一种改进方案—带有周期分量的多层递阶预报模型,它利用时间序列的显著周期分量取代原模型中的自回归部分,使之既考虑到各种物理因子的主导作用,又较好地反映了气象要素自身的周期性变化规律,因而预报效果较为稳定。 相似文献