风速预测

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基于CEEMD-SE-PSR-BP的短期风速预测
《太阳能学报》2025年第4期415-422,共8页高晟扬 李法社 
云南省科技厅基础研究项目(202401BD070001-072);云南省教育厅科学研究项目(2024J0453);云南农业大学大学生创新项目(XJ2023240)。
为提升预测的准确度,提出一种互补集合经验模态分解(CEEMD)、样本熵(SE)、相空间重构(PSR)以及神经网络(BP)的短期风速预测新模型。首先运用CEEMD技术对风速时间序列进行拆解,化繁为简,分离出多个子序列。随后,计算每个子序列的SE,从SE...
关键词：风速预测 样本熵 互补集合经验模态分解 相空间重构 神经网络 时间序列 
基于注意力机制的CNN-LSTM风速预测模型研究
《湘潭大学学报(自然科学版)》2025年第2期46-54,共9页童奇 熊龙祥 王贯宇 涂佳黄 
湖南省自然科学基金(2021JJ50027,2022JJ50038);湖南省教育厅项目(21A0103);广东省基础与应用基础研究项目(2022A1515240077);。
基于风力大小非线性、随机性和难以准确预测的特点,构建了以卷积神经网络(CNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)为基础的短期局部风速预测模型,并采用TensorFlow深度学习平台进行模型参数调试.然后构建了一种基于注意力机制的CNN-LSTM-Attent...
关键词：风速预测 长短期记忆神经网络 卷积神经网络 注意力机制 组合预测模型 
基于注意力组合模型的风速预测
《人工智能与机器人研究》2025年第2期389-396,共8页王紫阳 
鉴于风速具有非线性、非稳定性和高度随机性等特点,本文提出了CEEMDAN-CNN-Transformer混合模型,旨在提高风速预测的准确性。模型结合CEEMDAN算法对风速序列进行多尺度分解,降低噪声并提取多尺度特征,将复杂的非线性序列转化为更易于建...
关键词：CEEMDAN-CNN-Transformer 风速预测 多尺度分解 自注意力机制 
基于变分模态分解和集成深度学习的短期风速预测
《武汉大学学报(工学版)》2025年第4期677-686,共10页王鑫鑫 凌薇 艾学轶 
国家自然科学基金项目(71901167)。
针对风速具有强烈的非线性、非平稳性与随机性导致风速预测准确性受到极大考验的问题,提出一种基于变分模态分解和集成深度学习融合的短期风速预测模型。该模型利用鲸鱼群算法(whale optimization algorithm,WOA)优化选择变分模态分解(v...
关键词：变分模态分解 INFORMER 时间卷积网络 风速预测 
基于样本熵双分解和SSA-LSTM的超短期风速预测
《太阳能学报》2025年第3期611-618,共8页王希 孙娜 苏浩 张楠 张帅 纪捷 
江苏省高校自然科学基金(20KJD480003);江苏省双创计划(JSSCBS(2020)31035);江苏省自然科学基金(BK20201069)。
为进一步提高超短期风速预测的准确性,提出一种基于样本熵的双分解和麻雀搜索算法(SSA)改进长短时记忆神经网络(ILSTM)的耦合模型(简记为DILSTM)。首先,利用变分模态分解(VMD)分解原始序列并通过样本熵量化各子序列的复杂性;其次,利用...
关键词：风速 神经网络 预测 变分模态分解 样本熵 麻雀搜索算法 
利用混合深度学习算法的时空风速预测
《太阳能学报》2025年第3期668-678,共11页贵向泉 孟攀龙 孙林花 秦三杰 刘靖红 
甘肃省重点研发计划-工业类项目(22YF7GA159);甘肃省基础研究计划-软科学专项(22JR4ZA084);甘肃省教育厅:产业支撑计划项目(2023CYZC-25)。
风速预测的准确性始终不理想,为解决风速复杂的时空相关性和非线性问题,提出一种新颖的混合深度学习模型。首先,采用二次分解法将输入序列分解为具有不同频率振动模式的模态分量(IMF);使用图卷积神经网络(GCN)和双向长短期记忆网络(BiLS...
关键词：风速 预测 深度学习 图卷积神经网络 双向长短期记忆网络 自适应图时空Transformer 
基于EMD-SSA-BiLSTM的桥址区短期风速预测
《计算机仿真》2025年第3期549-555,共7页王少钦 林婧姝 郭明浩 
为精准、高效的预测桥梁短期风速,提出一种可适于工程推广的短期风速预测方法。即采用经验模态分解法(EMD)将原始风速序列进行分解,得到不同尺度的分解分量(IMF),对每个IMF分量分别建立双向长短期记忆网络模型(BiLSTM),通过麻雀搜索算法...
关键词：风速预测 麻雀搜索算法 经验模态分解 双向长短期记忆网络 桥梁 
基于SABO-LSTM的高铁沿线短期风速预测方法
《科学技术与工程》2025年第9期3880-3887,共8页牛兆吉 李德仓 胥如迅 陈晓强 
国家自然科学基金(72061021,62063013);甘肃省科技计划(21JR7RA284)。
准确的高铁沿线风速预测是铁路灾害预警系统的基础需求,为了提升应对和处理强风灾害致突发事件的能力,提出一种基于减法平均优化(subtraction average based optimizer,SABO)算法优化长短时记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络...
关键词：高铁 风速预测 减法平均优化算法 长短时记忆神经网络 
基于Adaboost算法的海上风速预测研究
《中国航海》2025年第1期18-25,共8页张润锋 王晓菲 薛冬阳 吴以宁 
天津市自然科学基金项目(19JCQNJC03700)。
复杂气象海况条件直接影响船舶的航海安全,海上风速作为气象海况中的主要因素,其预测的精准性对航行安全以及航迹规划等具有重要意义。为有效提高海上风速预测的精准度,克服单一预测模型的局限性,对连云港站点海上风场数据进行实例研究...
关键词：航海安全 风速预测 集成算法 组合预测 
基于AMSD-WTSSA-DELM模型的铁路沿线短期风速预测方法
《铁道科学与工程学报》2025年第2期543-556,共14页尼比江·艾力 张林鍹 李奕超 景雨啸 高金山 王渊 谢明浩 罗晓龙 
中国国家铁路集团有限公司青年专项课题(Q2023T002);新疆维吾尔自治区自然科学基金资助项目(2022D01C431)。
我国西北地区铁路沿线风速较强且存在非平稳性和波动性,导致风速预测精确度不高、模型泛化性差。基于此,提出一种基于AMSD-WTSSA-DELM的组合预测模型。首先,利用高度非平稳的原始风速序列、分量的长期相关表现、分量所包含的潜在模式及...
关键词：短期风速预测 自适应多步分解 深度极限学习机 改进麻雀搜索算法 铁路沿线风速 
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