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申请/专利权人：南京信息工程大学
摘要：本发明公开了基于风过程划分的高铁沿线秒级极值风速预测方法、系统，该方法包括利用高铁风速秒级颗粒度显著特征点提取算法，提取高铁沿线秒级风速观测序列的初始显著特征点并去除过渡性峰值，获得最终的显著特征点集合，根据该集合将风过程进行分类，建立风过程数据库；设计相似度优化动态时间调整算法，利用该算法在风过程数据库中匹配出相似度在百分之90以上的风速观测序列，将该序列作为训练集，输入到TCN‑BiGRU预测模型中，通过贝叶斯优化算法优化预测模型参数，实现风速预测。本发明有效处理了高铁沿线秒级风信号中的复杂和非线性模式，提高了预测的准确性和适应性。
主权项：1.基于风过程划分的高铁沿线秒级极值风速预测方法，其特征在于，包括：S1、利用高铁风速秒级颗粒度显著特征点提取算法，提取高铁沿线秒级风速观测序列的初始显著特征点并去除过渡性峰值，获得最终的显著特征点集合；S2、根据步骤S1中最终的显著特征点集合，对风过程进行分类，包括持续上升风过程、持续下降风过程、多峰风过程、连续尖峰风过程和低风速风过程，建立风过程数据库；S3、设计相似度优化动态时间调整算法，利用该算法在风过程数据库中进行风速观测序列匹配；S4、将步骤S3获取的风速观测序列作为训练集，输入到TCN-BiGRU预测模型中，通过贝叶斯优化算法优化预测模型参数，实现风速预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京信息工程大学 基于风过程划分的高铁沿线秒级极值风速预测方法、系统
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