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申请/专利权人：深圳大学
申请日：2024-01-15
公开（公告）日：2024-06-07
公开（公告）号：CN118153733A
主分类号：G06Q10/04
分类号：G06Q10/04;G06Q50/06;G06F18/23213;G06F18/27;G06N3/126;G06F123/02
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.07#公开
摘要：本发明公开了一种短期风速区间预测方法，所述方法包括：获取风速观测数据，并根据风速观测数据得到风速时间序列；对风速时间序列进行聚类，得到聚类分组，并计算每个聚类分组的宽度估计；对风速时间序列进行分解，得到风速时间子序列，计算每个风速时间子序列的赫斯特指数，并根据赫斯特指数得到每个风速时间子序列的预训练模型；通过预训练模型计算每个风速时间子序列的预测结果和最优叠加权重，根据预测结果和最优叠加权重，得到点预测结果；根据点预测结果和每个聚类分组的宽度估计，得到风速区间预测。本发明通过赫斯特指数来判断序列的自相关性，从而适配多种网络模型进行训练，方法简单有效，且降低了时间复杂度。
主权项：1.一种短期风速区间预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取风速观测数据，并根据所述风速观测数据得到风速时间序列；对所述风速时间序列进行聚类，得到聚类分组，并计算每个聚类分组的宽度估计；对所述风速时间序列进行分解，得到风速时间子序列，计算每个风速时间子序列的赫斯特指数，并根据所述赫斯特指数得到每个风速时间子序列的预训练模型；通过所述预训练模型计算每个风速时间子序列的预测结果和最优叠加权重，根据所述预测结果和所述最优叠加权重，得到点预测结果；根据所述点预测结果和每个聚类分组的宽度估计，得到风速区间预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳大学 一种短期风速区间预测方法、装置、智能终端及存储介质
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