基于二次分解和烏鴉搜索算法優(yōu)化組合模型的超短期風(fēng)速預(yù)測

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摘 要：針對風(fēng)速的波動(dòng)性和隨機(jī)性等特點(diǎn)，提出一種基于二次分解和烏鴉搜索算法優(yōu)化組合模型的超短期風(fēng)速預(yù)測方法。該方法的基本思路是構(gòu)造基于變分模態(tài)分解、樣本熵和奇異譜分析的二次分解的方法，將原始風(fēng)速序列分解為不同的子序列，并對這些子序列分別建立預(yù)測模型，最后重構(gòu)。對變分模態(tài)分解的子序列建立基于長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)模型預(yù)測，而殘差序列進(jìn)行二次分解后的子序列建立烏鴉搜索算法優(yōu)化的組合預(yù)測模型預(yù)測。（剩余17662字）