[发明专利]基于LSTM-GA模型的时间序列风能数据预测方法在审
| 申请号： | 202210766632.3 | 申请日： | 2022-07-01 |
| 公开（公告）号： | CN115018193A | 公开（公告）日： | 2022-09-06 |
| 发明（设计）人： | 张澈;翁存兴;徐龙;高征;刘聪;崔源;曹利蒲 | 申请（专利权）人： | 北京华能新锐控制技术有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/12;G06N3/00 |
| 代理公司： | 苏州国诚专利代理有限公司 32293 | 代理人： | 杜丹盛 |
| 地址： | 102209 北京市昌平区北七家*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了基于LSTM‑GA模型的时间序列风能数据预测方法，其提出了一种结合遗传算法GA和长短期记忆网络LSTM的风能数据预测方法，采用GA算法优化LSTM网络、选择最佳窗口大小及神经元数目的结构因素，利用优化后的LSTM网络进行风能数据分析，实现可靠预测。首先进行数据预处理，将数据集分为历史风能数值和未来风能值用于训练；然后使用GA算法对窗口大小和单元数进行解码，将窗口数据集用于训练和验证；输入时间滞后的数量和隐藏层的数量、规模大小及迭代次数；通过LSTM模型用于训练和计算验证集上的误差；使用GA计算的时间窗口返回当前GA解决方案的适应度分数，利用GA寻得LSTM网络的最优参数，将优化后的LSTM网络用于风能数据处理，以得到风能数据的精准预测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 lstm ga 模型 时间 序列 风能 数据 预测 方法 | ||
【主权项】：
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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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