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利用混合深度学习算法的时空风速预测
兰州理工大学计算机与通信学院;
兰州资源环境职业技术大学气象学院;
甘肃省气象局
|
贵向泉
孟攀龙
孙林花
秦三杰
刘靖红
开通知网号
风速预测的准确性始终不理想,为解决风速复杂的时空相关性和非线性问题,提出一种新颖的混合深度学习模型。首先,采用二次分解法将输入序列分解为具有不同频率振动模式的模态分量(IMF);使用图卷积神经网络(GCN)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)来预测高...
机 构:
兰州理工大学计算机与通信学院;
兰州资源环境职业技术大学气象学院;
甘肃省气象局;
领 域:
电力工业;
自动化技术;
关键词:
风速;
预测;
深度学习;
图卷积神经网络;
双向长短期记忆网络;
自适应图时空Transformer;
格 式:
PDF原版;EPUB自适应版
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2025年03期
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