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基于混合深度学习算法的时序风速预测研究与应用探索

目录

基于混合深度学习算法的时序风速预测研究与应用探索（1）．．．．．．3

一、内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

二、混合深度学习算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.1深度学习基础理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.2混合深度学习模型架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.3混合模型的优势与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

三、时序风速数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.1数据收集与整理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.2特征工程与降维．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.3数据标准化与归一化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

四、时序风速预测模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.1传统时序分析模型对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.2基于循环神经网络的预测模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

4.3基于长短期记忆网络的预测模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

4.4基于门控循环单元的预测模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

4.5混合深度学习模型的构建与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

五、混合深度学习算法在时序风速预测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．27

5.1模型训练与验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

5.2预测性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

5.3案例分析与应用效果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

六、实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

6.1模型性能对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

6.2参数调优与模型优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

6.3预测误差分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

七、结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

7.1研究结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

7.2存在问题与改进方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

7.3未来研究方向与应用前景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

基于混合深度学习算法的时序风速预测研究与应用探索（2）．．．．．42

一、内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

1.1风能资源现状及发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

1.2风速预测在风能利用中的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

1.3研究意义与目的．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

相关研究综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

2.1传统风速预测方法及局限性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．