基于EMD-ARIMA-LSTM的风速预测方法

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摘  要：风速预测在风力发电中的准确性至关重要。为提高预测精度，该文提出一种基于EMD-ARIMA-LSTM组合模型的风速预测方法。首先，采用经验模态分解（EMD）技术对风速时间序列进行处理，并计算其固有模态分量的样本熵值。然后，分别利用长短期记忆神经网络（LSTM）和差分整合移动平均自回归模型（ARIMA）对高熵和低熵的分量序列进行建模预测。（剩余4019字）

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