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采用LSTM的风电功率预测方法研究 被引量:3

Research on Wind Power Prediction Method Using LSTM
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摘要 为实现风电功率的有效预测,本文提出了一种基于长短期记忆神经网络的风电功率预测方法,并建立了基于长短期记忆的风电功率预测模型。在公开的数据集中对该风电功率预测方法进行分析与验证。结果表明,该方法有较好的预测精度。 To achieve effective prediction of wind power,this paper proposes a wind power prediction method based on LSTM neural network and establishes a wind power prediction model based on LSTM.By analyzing and verifying the wind power prediction method in a publicly available dataset,the results show that the method has good prediction accuracy.
作者 贺心怡 万烂军 龚水萍 温溢飞 HE Xinyi;WAN Lanjun;GONG Shuiping;WEN Yifei(School of Computer Science,Hunan University of Technology,Zhuzhou,China,412007)
出处 《福建电脑》 2024年第2期36-39,共4页 Journal of Fujian Computer
基金 湖南省自然科学基金面上项目(No.2023JJ30217) 湖南工业大学学位与研究生教育改革研究项目(No.JGYB23030) 湖南工业大学2023年度大学生创新创业训练计划项目资助资助。
关键词 风电功率预测 LSTM神经网络 深度学习 Wind Power Prediction LSTM Neural Network Deep Learning
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参考文献5

二级参考文献42

共引文献14

同被引文献15

引证文献3

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