一种基于混合神经网络模型的风速预测方法

摘要

本发明公开了一种基于混合神经网络模型的风速预测方法，包括：对风速原始时间序列数据进行集成经验模态分解，建立长短期记忆神经网络对集成经验模态分解得到的分量信号进行预测，通过贝叶斯优化算法对长短期记忆神经网络的超参数进行调节优化，将分量信号的预测结果合成为最终的预测结果。本发明通过将随机非稳态的原始短期风速时间序列分解为稳定变化的时间序列数据，并对长短期记忆神经网络的超参数进行自动调节优化，得到预测结果，大大降低了预测误差，提高了预测精度，可应用于短期风速的预测，为风力发电网络的智能运维提供有力工具。