融合残差与VMD-ELM-LSTM的短期风速预测

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摘 要：准确可靠的风速预测有利于维护电力系统的安全运行。为提高预测精度，本文提出一种融合残差与变分模态分解（VMD）、极限学习机（ELM）、长短时记忆（LSTM）的短期风速预测模型。首先，VMD算法将风速序列分解为若干个子序列以降低原始数据复杂度。接着将ELM作为初始预测引擎，用来提取各风速子序列特征。（剩余13342字）

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