基于混合分位数回归长短期记忆神经网络的风电功率短期区间预测

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摘 要：为进一步提升风电功率区间预测精度，提出一种基于混合分位数回归长短期记忆神经网络的风电功率短期区间预测方法。通过同时考虑复合、平滑和非交叉3个特点对传统分位数回归模型进行改进，首先使用平滑函数代替弹球损失函数，使长短期记忆神经网络更易于拟合分位数回归模型。然后构建复合目标函数，使其能在给出多个分位数的条件下不重复训练多个独立模型。（剩余17195字）

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