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申请/专利权人：重庆大学
摘要：本发明公开了一种基于深度神经网络且无未来信息泄露的风速预测方法，包括如下步骤：步骤1：分别风速序列数据进行数据筛选和数据预处理；根据子模态能量占比大小筛选有效成分Tc并作为预测模型的输出值；采用实时滚动分解策略对风速序列数据进行预处理以得到无信息泄露的预测模型的输入值；以输入值和输出值构建数据集；步骤2：确定预测步长：按照实际的预测需求，确定需要预测的未来时间步数；步骤3：构建预测模型：构建结合注意力机制的双向长短期记忆网络作为预测模型，利用数据集对预测模型进行训练和测试；步骤4：风速预测：利用训练得到的预测模型预测风速，得到风速预测结果。本发明方法规避了数据泄露的风险，提高了实用性。
主权项：1.一种基于深度神经网络且无未来信息泄露的风速预测方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：分别风速序列数据进行数据筛选和数据预处理；根据子模态能量占比大小筛选有效成分Tc并作为预测模型的输出值；采用实时滚动分解策略对风速序列数据进行预处理以得到无信息泄露的预测模型的输入值；以输入值和输出值构建数据集；步骤2：确定预测步长：按照实际的预测需求，确定需要预测的未来时间步数；步骤3：构建预测模型：构建结合注意力机制的双向长短期记忆网络作为预测模型，利用数据集对预测模型进行训练和测试；步骤4：风速预测：利用训练得到的预测模型预测风速，得到风速预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 基于深度神经网络且无未来信息泄露的风速预测方法
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