山东大学李真获国家专利权
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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种超短期风速预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118313503B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410344845.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种超短期风速预测方法及系统是由李真;王宇鹏;张祯滨;李海涛设计研发完成，并于2024-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种超短期风速预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种超短期风速预测方法及系统，包括：建立了基于改进的自适应噪声完备集合经验模态分解ICEEMDAN和麻雀搜索算法SSA优化的长短期记忆神经网络LSTM模型。通过使用ICEEMDAN将原始风速序列分解为一系列从高频到低频的分量，降低了风速的复杂性。得到不同尺度下的风速序列。在此基础上使用优化后的长短期记忆神经网络进行预测，风速预测的准确性得到了极大的提高。
本发明授权一种超短期风速预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种超短期风速预测方法，其特征是，包括：采用ICEEMDAN算法对原始风速数据进行分解，得到一系列从高频到低频的风速序列，具体过程为：定义为要离散的风速信号，引入EMD算法中的和，式中为原始信号的k阶模态分量，用于生成信号的局部均值，并用来表示要加入的高斯白噪声；构建噪声信号，得到一组残差；当k=1时，计算第一组IMF模态分量，利用局部均值的平均值计算二阶残差和IMF分量；当第k阶时，获得相应的IMF分量；直到分解完成，得到所有模态分量和残差；使用SSA优化后的LSTM模型对分解后的风速序列分别预测；对分别预测得到的风速序列进行叠加重构，得到最终的预测结果；ICEEMDAN分解后得到一系列从高频到低频的风速序列，提取出了信号中的局部特征和频率成分，对于随机风，突变风具有更好的预测效果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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