利用深度门控循环单元神经网络构建的短期风功率预测模型。

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简介：
随着新能源产业的蓬勃发展，越来越多的超大容量风电机组被并入电网进行运行，这给电网的安全稳定运行，以及风力发电的可持续发展进程，都带来了全新的考验。因此，亟需提出一种先进的风功率预测模型，该模型将风电场历年的风功率数据以及风速、风向等关键的数值天气预报信息作为输入，从而对未来风功率进行精准预测。鉴于风功率预测所涉及数据的内在波动性和不确定性特征，我们在此基础上，在传统的门控循环单元（GRU）神经网络架构上巧妙地融合了卷积神经网络（CNN），旨在显著提升模型在原始数据特征提取和降维方面的能力。此外，我们还引入了dropout技术以有效抑制模型中可能出现的过度拟合现象。通过工程实践的详细分析和验证结果表明，所提出的模型在预测的准确性水平和运算速度方面均表现出了优异的性能，并显著超越了长短记忆神经网络模型。

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基于深度门控循环单元的短期风功率预测模型

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本研究提出了一种基于深度门控循环单元（DGRCU）的新型算法模型，专门用于提升短期风力发电功率预测的准确性。通过优化神经网络结构和参数调整，该模型能够有效捕捉风电时间序列数据中的非线性特征及长期依赖关系，从而为电网调度提供更加可靠的决策依据。随着新能源技术的不断进步，大规模风电机组并入电网运行带来了新的挑战，对电网的安全稳定性和风电行业的可持续发展提出了更高要求。为此，我们提出了一种基于历史数据及天气预报信息（如风速、风向等）预测风电场功率输出的新模型。该模型在传统的门控循环单元(GRU)神经网络基础上融合了卷积神经网络(CNN)，以增强其对原始输入数据特征的提取和降维能力，并通过引入dropout技术来减少过拟合现象的发生。工程实例分析表明，相较于长短记忆(LSTM)神经网络模型，所提出的风功率预测模型在准确性和运算效率方面均表现出显著优势。

基于双向长短期记忆和门控循环单元神经网络的飞行轨迹预测

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本研究提出一种结合了双向长短期记忆（Bi-LSTM）与门控循环单元（GRU）的神经网络模型，专门用于提高飞行轨迹预测的准确性及可靠性。通过优化算法结构以捕捉复杂的时空动态特征，该方法能够有效提升航空领域的安全性和运营效率。基于MATLAB编程的双向长短期记忆神经网络（LSTM）及门控循环单元（GRU）神经网络飞行轨迹预测项目，提供完整代码、数据集以及详细的注释，便于进一步的应用与扩展。如在使用过程中遇到任何疑问或需要修改和创新，请直接通过私信联系博主。本项目面向本科及以上学历的学习者开放下载和应用权限。如果发现内容未能完全满足需求，也可以向博主寻求帮助以进行相应的扩展和完善。

基于门控循环神经网络的台风路径预测.pdf

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本文介绍了一种利用门控循环神经网络（GRU）模型对台风路径进行预测的方法。通过分析历史气象数据，该研究旨在提高台风路径预测的准确性与可靠性。本段落提出了一种基于门控单元循环神经网络的台风路径预测模型，旨在解决传统神经网络结构在处理序列问题上的不足。该模型通过分析历史台风数据库中的数据，并利用已有的经纬度信息，采用普通循环神经网络、长短时记忆（LSTM）网络和门控单元（GRU）网络来预测未来6小时内的台风位置。实验结果显示，门控单元网络的平均绝对误差最小，从而提高了路径预测精度；相比稀疏循环神经网络方法而言，其具有更小的平均绝对误差。 1. 门控单元循环神经网络 (Gated Recurrent Unit Neural Network) 门控单元循环神经网络是一种特殊的递归神经网络类型，能够更好地处理序列问题。它通过引入门机制来选择性地保留或更新隐藏状态，从而能更好地捕捉到序列数据中的模式和规律。 2. 序列预测序列预测是指预测一系列时间点上的未来值。例如，在气象学中用于台风路径的预测；这类任务在机器学习领域十分常见，并广泛应用于金融、交通管理等多个行业。 3. 台风路径预测台风路径预测旨在通过分析历史数据来预报未来的台风行进路线，以期减少其对沿海地区的破坏性影响。然而由于复杂多变的影响因素（如气象条件和海洋温度等），这项工作极具挑战性。 4. 长短时记忆网络 (Long Short-Term Memory Network) 长短时记忆网络是另一种特殊类型的循环神经网络，能够学习长期依赖关系。通过引入记忆单元及门机制，LSTM可以更好地捕捉序列数据中的模式与规律。 5. 动态时间规整相似度(DTW Similarity) 动态时间规整是一种衡量两个不同长度的序列之间相似性的方法，在机器学习和数据分析领域被广泛应用以计算两组时间序列之间的距离或匹配程度。 6. 机器学习 (Machine Learning) 作为人工智能的一个分支，机器学习的目标在于使计算机能够在没有明确编程的情况下自动地从数据中进行学习。该技术已被广泛应用于图像识别、自然语言处理以及推荐系统等多个方面。 7. 深度学习 (Deep Learning) 深度学习是机器学习的子集，它通过使用多层神经网络来发现和理解复杂的数据结构与模式，在视觉感知、语音识别等领域取得了显著成果。 8. 数据建模(Data Modeling) 数据建模是指利用数学及统计学的方法对数据进行描述分析以揭示其中存在的规律性。这种方法在商业智能、数据分析以及科学研究中有着广泛的应用价值。 9. 专业指导(Professional Guidance) 由行业专家提供的专业知识和建议，有助于学习者更好地掌握相关知识并应用于实际工作中。这种形式的支持常见于教育、培训及职业发展等领域当中。

利用循环神经网络的温度预测代码

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本项目提供了一套基于循环神经网络(RNN)进行短期温度预测的Python代码，适用于气象数据分析与建模。通过历史气温数据训练模型，实现对未来天气趋势的准确预报。 RNN使用循环神经网络进行温度预测的代码可以用于基于历史数据来预报未来一段时间内的气温变化。这种方法特别适用于时间序列分析任务，在气象学领域有着广泛的应用前景。通过训练模型，它可以学习到时间序列中的长期依赖关系，并据此做出准确的天气预报。

利用循环神经网络(RNN)进行温度预测

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本研究运用循环神经网络（RNN）模型对温度变化进行预测分析，旨在探索时间序列数据在气候预测中的应用潜力。通过优化算法参数，提高短期天气预报的准确性与可靠性。 RNN使用循环神经网络进行温度预测。

PyTorch实现循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)及门控循环单元网络(GRU)-谢TS的博客.pdf

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本PDF文档由谢TS编写，详细介绍了如何使用Python深度学习库PyTorch来构建和训练循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及门控循环单元网络（GRU）。文中通过具体代码示例帮助读者理解和实现这些模型。循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）以序列数据为输入，在沿序列演进方向上递归处理，并且所有循环单元节点按链式连接。RNN具有记忆性，因此在学习序列数据的非线性特征时具有一定优势。此外，还有增强版的长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元网络（GRU），它们拥有更强的记忆能力。

【风电功率预测】利用SSA优化的BP神经网络预测模型MATLAB代码.zip

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本资源提供了一种基于SSA（同步相量测量）优化技术与BP（Back Propagation）神经网络相结合的风电功率预测模型，附带详细MATLAB实现代码。适合研究风电场输出功率预测的技术人员使用。基于麻雀算法SSA优化BP神经网络实现风电功率预测的Matlab源码。

基于PF-RBF神经网络的短期风电功率预测研究 (2014年)

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本文提出了一种基于PF-RBF神经网络的方法，用于进行短期风电功率预测。通过结合粒子滤波算法和径向基函数神经网络的优点，提高了预测精度，为风力发电系统的优化运行提供了有力支持。为了提高风电功率预测的准确性，本段落提出了一种结合粒子滤波（PF）与径向基函数（RBF）神经网络的方法来进行风电功率预测。首先利用PF算法对历史风速数据进行处理；然后将经过处理后的风速数据、以及温度和风向的历史信息归一化后作为新的输入参数，用于构建风电功率预测模型。基于这些新旧的数据集，建立了一个PF-RBF神经网络的预测模型来预估风电场的实际输出功率。通过仿真实验验证了该方法的有效性：连续120小时内的平均绝对百分误差为8.04%，均方根误差达到10.67%。这表明采用此模型进行风电功率预测可以显著提高精度。