有哪些信誉好的足球投注网站- 1、本文档共7页，可阅读全部内容。
- 2、有哪些信誉好的足球投注网站（book118）网站文档一经付费（服务费），不意味着购买了该文档的版权，仅供个人/单位学习、研究之用，不得用于商业用途，未经授权，严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等，侵权必究。
- 3、本站所有内容均由合作方或网友上传，本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺！文档内容仅供研究参考，付费前请自行鉴别。如您付费，意味着您自己接受本站规则且自行承担风险，本站不退款、不进行额外附加服务；查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档，您可以点击 这里二次下载。
- 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等，请点击“版权申诉”（推荐），也可以打举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
- 5、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
- 6、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
- 7、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
- 8、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次， 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
第１４卷第１期智能计算机与应用２０２４年１月
Ｖｏｌ．１４Ｎｏ．１ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓＪａｎ．２０２４
－－－
文章编号：２０９５２１６３（２０２４）０１０１１２０７中图分类号：ＴＰ１８３；ＴＭ７１４文献标志码：Ａ
－
基于改进ＣＥＥＭＤＡＮＴＣＮ模型的风电功率预测研究
李望月，樊重俊
（上海理工大学管理学院，上海２０００９３）
摘要：针对风力发电时间序列数据随机性大、单一算法难以获得准确预测结果的问题，本文采用改进的完全自适应噪声集
合经验模态分解（ＩＣＥＥＭＤＡＮ）与时域卷积网络（ＴＣＮ）相结合的模型预测风电功率。首先，针对集成模态分解的残余噪声和
杂散模式问题，采用改进的ＣＥＥＭＤＡＮ将原始序列数据分解为多个复杂度差异明显的子序列；其次，利用样本熵评估各分量
复杂度，采用注意力机制的ＴＣＮ，分别对低复杂度子序列和高复杂度子序列进行预测；最后将各子序列的预测结果叠加，得到
－
最终的预测结果。经在弗兰德伦地区的数据集上测试结果表明，所提的ＩＣＥＥＭＤＡＮＴＣＮ模型的ＭＡＰＥ为１．７４％，ＲＭＳＥ为
１２７．３６，优于其它对比模型，预测效果表现最优。
关键词：时域卷积神经网络；自适应噪声集合经验模态分解；风电功率；预测
－
ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｗｉｎｄｐｏｗｅｒｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｉｍｐｒｏｖｅｄＣＥＥＭＤＡＮＴＣＮｍｏｄｅｌ
ＬＩＷａｎｇｙｕｅ，ＦＡＮＣｈｏｎｇｊｕｎ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＢｕｓｉｎｅｓｓ，ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｈａｎｇｈａｉｆｏｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０００９３，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｔｈａｔｗｉｎｄｐｏｗｅｒｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｄａｔａｉｓｈｉｇｈｌｙｒａｎｄｏｍｉｚｅｄａｎｄｉｔｉｓｄｉｆｆｉｃｕｌｔｆｏｒａｓｉｎｇｌｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏ
ｏｂｔａｉｎａｃｃｕｒａｔｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｕｓｅｓａｎｉｍｐｒｏｖｅｄｍｏｄｅｌｃｏｍｂｉｎｉｎｇｆｕｌｌｙａｄａｐｔｉｖｅｎｏｉｓｅｅｎｓｅｍｂｌｅｅｍｐｉｒｉｃａｌｍｏｄｅ
－
ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ（ＩＣＥＥＭＤＡＮ）ａｎｄｔｉｍｅｄｏｍａｉｎｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｔｗｏｒｋ（ＴＣＮ）ｔｏｐｒｅｄｉｃｔｗｉｎｄｐｏｗｅｒｐｏｗｅｒ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅ
ｒｅｓｉｄｕａｌｎｏｉｓｅａｎｄｓｐｕｒｉｏｕｓｍｏｄｅｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｍｏｄａｌｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ，ｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄＣＥＥＭＤＡＮｉｓｕｓｅｄｔｏｄｅｃｏｍｐｏｓｅｔｈｅ
ｏｒｉｇｉｎａｌｓｅｑｕｅｎｃｅｄａｔａｉｎｔｏｍｕｌｔｉｐｌｅｓｕｂｓｅｑｕｅｎｃｅｓｗｉｔｈｏｂｖｉｏｕｓｃｏｍｐｌｅｘｉ
文档评论（0）