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一种基于变分模态分解与注意力机制的风速预测方法

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摘要

本发明属于风速预测方法技术领域，提出了一种基于变分模态分解与注意力机制的风速预测方法。考虑自然因素的影响，研究多变量条件下风速预测问题。通过预处理已采集的数据进行变分模态分解，深度神经网络的输入序列；深度神经网络包括位置编码、编码器与解码器；位置编码为输入信号提供相对位置信息；编码器包括注意力机制层、前馈网络层与归一化残差连接层，用于神经网络模型捕获时序特征间的相互关系；解码器由双层全连接网络构成，用于将编码器获取的时序特征信息进行解构从而输出预测值。该方法能有效提高超短期风速预测精度；对操作平台没有限制，使用灵活方便，可移植性强，风速预测性能优异。

著录项

  • 公开/公告号CN114218870A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-03-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 大连理工大学;

    申请/专利号CN202111583769.7

  • 发明设计人 章靖凯;顾宏;余向军;秦攀;

    申请日2021-12-22

  • 分类号G06F30/27(20200101);G06F17/14(20060101);G06F17/16(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06F111/04(20200101);G06F113/08(20200101);G06F119/10(20200101);G06F119/12(20200101);

  • 代理机构21102 辽宁鸿文知识产权代理有限公司;

  • 代理人苗青

  • 地址 116024 辽宁省大连市甘井子区凌工路2号

  • 入库时间 2023-06-19 14:36:00

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-03-22

    公开

    发明专利申请公布

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