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基于LSTM递归神经网络的边境站点风速时间序列预测
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作者 金伟余 张东晓 +2 位作者 唐晓轲 周士永 邴军国 《科技创新导报》 2020年第27期27-32,共6页
边境站点风速预测对于智慧化边海防管理有着重要意义。基于我国5个边境站点的历年日平均风速数据,提出了一种基于长短期记忆递归神经网络的边境站点风速预测模型,以及模型设计、网络训练和预测过程实现等,并比较了5个站点2010—2015年... 边境站点风速预测对于智慧化边海防管理有着重要意义。基于我国5个边境站点的历年日平均风速数据,提出了一种基于长短期记忆递归神经网络的边境站点风速预测模型,以及模型设计、网络训练和预测过程实现等,并比较了5个站点2010—2015年的日平均风速在不同迭代次数下,模型的预测精度和计算成本,验证了所提出的预测模型在不同站点适用性。 展开更多
关键词 风速预测 递归神经网络 长短期记忆单元 深度学习
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