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基于LSTM的短期风速预测研究

李冰  张妍  刘石  
【摘要】:由于风速具有较强的随机性,受各种因素影响较多,因此风速预测的准确度不高。针对上述现象,提出了一种基于LSTM(Long Short-Term Memory)深度神经网络的短期风速预测方法,以某风机历史数据作为输入,对网络进行训练,建立短期风速预测模型,实现提前一步短期风速预测。算例结果表明,使用LSTM深度神经网络预测风速与实际风速基本一致,预测效果较为理想。将所提方法与其它预测方法预测结果进行对比,预测平均绝对误差最小,表明所提方法具有更高的预测精度,验证了上述预测方法在短期风速预测中的可行性和有效性。

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