[发明专利]一种基于大气扰动的风速预测方法及系统在审
| 申请号： | 201810537126.0 | 申请日： | 2018-05-30 |
| 公开（公告）号： | CN108846508A | 公开（公告）日： | 2018-11-20 |
| 发明（设计）人： | 张亚刚;高爽;班明辉;王增平 | 申请（专利权）人： | 华北电力大学（保定） |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/26;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人： | 王戈 |
| 地址： | 071000 河北省保定*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于大气扰动的风速预测方法及系统。所述预测方法包括：获取训练好的基于长短时记忆网络的风速预测模型；根据所述风速预测模型获得风速的初步预测序列，所述初步预测序列中每一时刻对应一个风速初步预测值；获取洛伦兹方程的初始条件和参数；根据所述初始条件和所述参数获得风速扰动序列，所述风速扰动序列为所述洛伦兹方程的数值解，所述风速扰动序列包括每一时刻对应的风速扰动值；根据所述风速扰动序列对所述初步预测序列进行修正，得到风速的最终预测序列。采用本发明的风速预测方法或系统，预测结果更接近真实的风速序列，而且具有更小的预测误差。 | ||
| 搜索关键词： | 风速扰动 风速 预测 风速预测 初始条件 风速预测模型 大气扰动 参数获得 记忆网络 预测结果 预测误差 数值解 修正 | ||
【主权项】：
1.一种基于大气扰动的风速预测方法，其特征在于，所述预测方法包括：获取训练好的基于长短时记忆网络的风速预测模型；根据所述风速预测模型获得风速的初步预测序列，所述初步预测序列中每一时刻对应一个风速初步预测值；获取洛伦兹方程的初始条件和参数；根据所述初始条件和所述参数获得风速扰动序列，所述风速扰动序列为所述洛伦兹方程的数值解，所述风速扰动序列包括每一时刻对应的风速扰动值；根据所述风速扰动序列对所述初步预测序列进行修正，得到风速的最终预测序列。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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