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一种基于邻域门长短期记忆网络的风速预测方法及系统

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摘要

本发明属于风速预测技术领域，公开了一种基于邻域门长短期记忆网络的风速预测方法及系统，分别采用皮尔逊相关系数和最大信息系数来探究变量间的线性和非线性相关性以筛选风速相关因子；在相关性分析的基础上利用格兰杰因果关系检验探究风速及风速因子在统计意义上的因果关系；将因果关系的结构分为5类，并通过“分解‑虚变量‑剪枝”的方法将所有类型的因果关系统一为一种等价树因果关系结构；针对等价树因果关系结构，提出基于邻域门的长短期记忆网络模型来预测风速。本发明的预报方法(NLSTM)精确考虑了风速及风速因子之间的因果关系，有效提高了风速的预测精度，对风电的应用和电网的调度具有至关重要的作用。

著录项

公开/公告号CN109063939B

专利类型发明专利
公开/公告日2020-08-18

原文格式PDF
申请/专利权人华中科技大学;长江水利委员会水文局;
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申请/专利号CN201811296424.1
发明设计人覃晖;张振东;欧阳硕;刘永琦;戴明龙;邵骏;李杰;裴少乾;朱龙军;
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申请日2018-11-01
分类号
代理机构北京金智普华知识产权代理有限公司;
代理人杨采良
地址 430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号华中科技大学
入库时间 2022-08-23 11:09:52

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-08-18

授权

授权
2019-01-15

实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/04 申请日:20181101

实质审查的生效
2018-12-21

公开

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