【摘 要】
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在风电预测中,风速预测起着至关重要的作用,为了提高风速预测的精确性,论文提出了一种基于深度学习框架SSA-BiLSTM网络风速预测方法,采用直接式模式,利用历史风速数据进行风
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(编号:61573095)资助
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在风电预测中,风速预测起着至关重要的作用,为了提高风速预测的精确性,论文提出了一种基于深度学习框架SSA-BiLSTM网络风速预测方法,采用直接式模式,利用历史风速数据进行风速预测。该方法在已有典型LSTM方法基础上进行改进,使用双向LSTM网络,使得输出层不仅可以得到输入序列中每个数据点的过去信息,还可以获得输入序列中每个数据点的未来信息。同时,集成了奇异谱分析法对输入序列数据进行预处理,提取趋势信息和去除噪声。仿真及实验结果证明了论文所提方法的有效性,与支持向量机回归算法、K-最近邻算法及典型LSTM
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