[发明专利]一种基于变分模态分解与注意力机制的风速预测方法在审
| 申请号： | 202111583769.7 | 申请日： | 2021-12-22 |
| 公开（公告）号： | CN114218870A | 公开（公告）日： | 2022-03-22 |
| 发明（设计）人： | 章靖凯;顾宏;余向军;秦攀 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F17/14;G06F17/16;G06N3/04;G06N3/08;G06F111/04;G06F113/08;G06F119/10;G06F119/12 |
| 代理公司： | 辽宁鸿文知识产权代理有限公司 21102 | 代理人： | 苗青 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明属于风速预测方法技术领域，提出了一种基于变分模态分解与注意力机制的风速预测方法。考虑自然因素的影响，研究多变量条件下风速预测问题。通过预处理已采集的数据进行变分模态分解，深度神经网络的输入序列；深度神经网络包括位置编码、编码器与解码器；位置编码为输入信号提供相对位置信息；编码器包括注意力机制层、前馈网络层与归一化残差连接层，用于神经网络模型捕获时序特征间的相互关系；解码器由双层全连接网络构成，用于将编码器获取的时序特征信息进行解构从而输出预测值。该方法能有效提高超短期风速预测精度；对操作平台没有限制，使用灵活方便，可移植性强，风速预测性能优异。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 变分模态 分解 注意力 机制 风速 预测 方法 | ||
【主权项】：
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