双模式分解CNN-LSTM集成的短期风速预测模型
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DOI：10.19912/j.0254-0096.tynxb.2021-1307 文章编号：0254-0096（2023）03-0191-07
摘 要：为提高短期风速的预测精度，提出一种基于双模式分解、双通道卷积神经网络（CNN）和长短期记忆神经网络（LSTM）的组合预测模型以提高预测精度。首先，对经过PAM方法聚类后的风速时间序列利用奇异谱分解（SSD）和变分模态分解（VMD）2种信号分解方法进行分解，获得2类多尺度分量。（剩余12337字）