基于二次分解和乌鸦搜索算法优化组合模型的超短期风速预测

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摘 要：针对风速的波动性和随机性等特点，提出一种基于二次分解和乌鸦搜索算法优化组合模型的超短期风速预测方法。该方法的基本思路是构造基于变分模态分解、样本熵和奇异谱分析的二次分解的方法，将原始风速序列分解为不同的子序列，并对这些子序列分别建立预测模型，最后重构。对变分模态分解的子序列建立基于长短时记忆网络的深度学习模型预测，而残差序列进行二次分解后的子序列建立乌鸦搜索算法优化的组合预测模型预测。（剩余17662字）

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