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申请/专利权人：湖南科技大学
摘要：本申请提供的一种风速传感器异常数据的重构方法及装置，方法通过变分模态分解将历史风速序列进行一次分解，然后将分解后的残余分量通过改进的自适应噪声完全集合经验模态分解算法进行二次分解，随后将分解得到的一次分解历史风速子序列和二次分解历史风速子序列分别输入到LSTM神经网络当中，结合基于自适应扰动的疯狂蝴蝶算法进行训练，得到第一目标LSTM神经网络和第二目标LSTM神经网络，最后通过第一目标LSTM神经网络和第二目标LSTM神经网络对待测风速序列进行风速重构，得到对应的风速序列重构结果，进而实现对实际工程中的风速传感器异常数据的精准重构效果，从而提高了风电场的效率。
主权项：1.一种风速传感器异常数据的重构方法，其特征在于，包括：步骤S1，对所获取的历史风速序列进行变分模态分解，得到多个一次分解历史风速子序列；步骤S2，通过改进的自适应噪声完全集合经验模态分解算法，对所述一次分解历史风速子序列的残余分量进行分解，得到二次分解历史风速子序列；步骤S3，将所述一次分解历史风速子序列输入初始构建的第一LSTM神经网络，得到对应的第一预测风速序列；步骤S4，利用基于自适应扰动的疯狂蝴蝶算法，结合所述一次分解历史风速子序列对应的所述历史风速序列和所述第一预测风速序列，对所述第一LSTM神经网络进行训练，得到第一目标LSTM神经网络；步骤S5，将所述二次分解历史风速子序列输入初始构建的第二LSTM神经网络，得到对应的第二预测风速序列；步骤S6，利用所述基于自适应扰动的疯狂蝴蝶算法，结合所述二次分解历史风速子序列对应的所述历史风速序列和所述第二预测风速序列，对所述第二LSTM神经网络进行训练，得到第二目标LSTM神经网络；步骤S7，分别将待测风速序列输入所述第一目标LSTM神经网络和所述第二目标LSTM神经网络，得到对应的第一重构风速序列和第二重构风速序列；步骤S8，将所述第一重构风速序列和所述第二重构风速序列进行叠加，得到风速序列重构结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南科技大学 一种风速传感器异常数据的重构方法及重构装置
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