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摘要：本发明涉及一种基于RelaxedLasso‑LSTM模型的短临风速预测方法，包括步骤：获取ERA5再分析数据并采样；对实验数据进行数据预处理；经过多重共线性检验后，剔除具有强线性相关性的气象要素；利用RelaxedLasso回归方法对筛选后的数据进行气象要素特征变量选择，根据回归系数对变量进行加权，作为LSTM模型的输入；获取预测时间点前的风速数据作为历史数据输入，利用训练好的LSTM模型对未来多步的风速进行预测，输出短临风速预测结果。本发明基于更适合稀疏高维数据的RelaxedLasso回归方法，将RelaxedLasso回归方法与LSTM模型结合，提升了风速预测的可解释性和准确性。
主权项：1.基于RelaxedLasso-LSTM模型的短临风速预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取ERA5再分析数据，并按照预设的时间范围、空间范围、气象要素类型以及采样间隔对ERA5再分析数据进行采样，采集得到若干组实验数据；步骤2：对实验数据进行数据预处理；步骤3：对经过数据预处理后的实验数据进行多重共线性检验，剔除具有强线性相关性的气象要素，得到筛选后的数据，并将筛选后的数据划分为训练集和测试集；步骤4：利用RelaxedLasso回归方法对筛选后的数据进行气象要素特征变量选择，并根据RelaxedLasso的回归系数对气象要素特征变量进行加权，作为LSTM模型的输入，利用训练集对LSTM模型进行训练；步骤5：获取预测时间点前的风速数据作为历史数据输入，利用训练好的LSTM模型对未来多步的风速进行预测，输出短临风速预测结果。
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