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基于Bagging-CNN-GRU的风速超短期预测方法

摘要

本发明公开了基于Bagging‑CNN‑GRU的风速超短期预测方法,主要涉及风电技术领域;包括步骤:S1、采集风速和功率数据,并对风速和功率数据进行预处理;S2、对预处理后的数据进行随即采样,获取数据集;S3、构建CNN‑GRU模型作为弱学习器,并初始化弱学习器;S4、训练弱学习器;S5、组合学习器并预测;S6、选择最优学习器,并进行误差评估;本发明能够提高对下游风速的预测精度,稳定性和精度大大提高。

著录项

  • 公开/公告号CN113379151A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-09-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 重庆大学;

    申请/专利号CN202110712336.0

  • 申请日2021-06-25

  • 分类号G06Q10/04(20120101);G06N3/04(20060101);G06N20/20(20190101);

  • 代理机构37245 济南鼎信专利商标代理事务所(普通合伙);

  • 代理人贾国浩

  • 地址 400044 重庆市沙坪坝区沙坪坝正街174号

  • 入库时间 2023-06-19 12:32:17

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