一种基于卷积混合密度神经网络的短期风速预测方法
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摘要

本发明公开了一种基于卷积混合密度神经网络的短期风速预测方法,包括步骤:1)使用小波变换对原始风速数据进行分解,获得概貌信号与细节信号;2)对每一层风速信号分别进行归一化处理;3)将归一化后的历史风速数据送入卷积混合密度神经网络进行学习,用于预测未来时段的风速期望值与标准差;4)对预测的风速期望与标准差进行反归一化;5)利用反归一化的预测风速期望值与标准差求取未来时段的风速概率分布。本发明将小波分解、卷积神经网络和混合密度网络结合起来,能够准确预测未来风速的期望值与未来风速的概率分布,按照不同置信水平需要获取未来风速不同的置信区间。

基本信息
专利标题 :
一种基于卷积混合密度神经网络的短期风速预测方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN110598892A
申请号 :
CN201910623716.X
公开(公告)日 :
2019-12-20
申请日 :
2019-07-11
授权号 :
CN110598892B
授权日 :
2022-06-07
发明人 :
季天瑶林言泰杨小煜
申请人 :
华南理工大学
申请人地址 :
广东省广州市天河区五山路381号
代理机构 :
广州市华学知识产权代理有限公司
代理人 :
冯炳辉
优先权 :
CN201910623716.X
主分类号 :
G06Q10/04
IPC分类号 :
G06Q10/04  G06N3/04  G06N3/08  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06Q
专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10/00
行政;管理
G06Q10/04
预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
法律状态
2022-06-07 :
授权
2020-02-21 :
专利申请权、专利权的转移
专利申请权的转移IPC(主分类) : G06Q 10/04
登记生效日 : 20200201
变更事项 : 申请人
变更前权利人 : 华南理工大学
变更后权利人 : 中国电力科学研究院有限公司
变更事项 : 地址
变更前权利人 : 510640 广东省广州市天河区五山路381号
变更后权利人 : 100192 北京市海淀区清河小营东路15号
2020-01-14 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06Q 10/04
申请日 : 20190711
2019-12-20 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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