公开(公告)号：CN115713144A

公开(公告)日：2023-02-24

申请号：CN202211346557.1

申请日：2022-10-31

Applicant: 南昌工程学院

Inventor： 车金星 ,  蒋哲勇 ,  袁芳 ,  叶雨 ,  刘娜 ,  葛俊烨

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/2431 ,  G06F30/27 ,  G06F18/213

Abstract: 本发明提出了一种基于组合CGRU模型的短期风速多步预测方法，包括以下步骤：S1，对原始风速信号进行分解：S2，采用相空间重构将各风速子序列与次级风速子序列进行重构，再使用多标签XGBoost特征选择方法对各重构后的数据进行特征选择；S3，对各特征选择后的子序列分别建立CGRU预测模型，所述模型利用CNN从各子信号中提取出更有效的特征，利用GRU识别提取出的特征与未来风速之间的时间依赖性；S4，将各子序列的预测结果进行累加操作，得到最终的预测结果。本发明的预测误差显著降低，有效地提高了风速预测的准确性和稳定性。