時(shí)間序列與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法相結(jié)合的短期風(fēng)速預(yù)測(cè)

四、時(shí)間序列與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合策略 Dropout和權(quán)重衰減則用于防止模型過(guò)擬合，提高模型的泛化能力。每10分鐘一次。數(shù)據(jù)預(yù)處理包括去除異常值、缺失值，并進(jìn)行歸一模型訓(xùn)練完成后，我們對(duì)未來(lái)24小時(shí)的風(fēng)速進(jìn)行了預(yù)測(cè)，并與之間的均方根誤差(RMSE)和平均絕對(duì)誤差(MAE),發(fā)現(xiàn)模型在大可以嘗試將本研究的方法應(yīng)用于其他領(lǐng)域的時(shí)間序列預(yù)測(cè)問(wèn)題，在本文中，我們采用了多層感知器(MLP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行風(fēng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程采用了隨機(jī)梯度下降(SGD)算法，學(xué)習(xí)率設(shè)置為001,批量大小設(shè)置為32。為了防止過(guò)擬合，我們?cè)谀Ｐ椭屑尤肓薒2正則化項(xiàng)，并將正則化系數(shù)設(shè)置為0001。自回歸項(xiàng)(AR):選擇了3個(gè)自回歸項(xiàng)，即模型考慮了過(guò)去3個(gè)移動(dòng)平均項(xiàng)(MA):選擇了1個(gè)移動(dòng)平均項(xiàng)，即模型考慮了過(guò)去本文的實(shí)驗(yàn)環(huán)境為Python8,使用了TensorFlow4和誤差RMSE等)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估。我們將兩種模型進(jìn)行結(jié)合，得 (MSE)、均方根誤差(RMSE)和平均絕對(duì)誤差(MAE)等指標(biāo)進(jìn)行評(píng)未知的，并且歷史數(shù)據(jù)可能包含各種噪聲和異常值。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，本文旨在探討基于遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期風(fēng)速預(yù)測(cè)模型，并對(duì)其進(jìn)決方案。本文提出基于遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期風(fēng)速預(yù)測(cè)模型，旨在這些研究通過(guò)將遺傳算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，利用遺傳算法優(yōu)化遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期風(fēng)速預(yù)測(cè)模型相比傳統(tǒng)方法具有更高的預(yù)測(cè)本文提出基于遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期風(fēng)速預(yù)測(cè)模型。該模型由遺傳算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩部分組成。遺傳算法用于優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (earlystopping)和正則化(regularization)等技術(shù)來(lái)防止過(guò)擬為了驗(yàn)證基于遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期風(fēng)速預(yù)測(cè)模型的性能，我跨度為一年，采樣間隔為10分鐘。我們將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集和測(cè)試實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期風(fēng)速預(yù)測(cè)模型在預(yù)發(fā)現(xiàn)遺傳算法優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測(cè)性能上優(yōu)于未優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)。本文研究了基于遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期風(fēng)速預(yù)測(cè)模型，并對(duì)其展望未來(lái)，我們建議從以下方向進(jìn)行深入研究：1)嘗試將更多經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，以進(jìn)一步提高預(yù)測(cè)性能；2)考慮將多模態(tài)數(shù)據(jù)(如氣溫、氣壓、太陽(yáng)輻射等)納入模型中，以更全面地反映影響風(fēng)速的各種因素；3)研究適用于實(shí)時(shí)風(fēng)速預(yù)測(cè)的在線學(xué)習(xí)算法，以滿足實(shí)際應(yīng)用中對(duì)實(shí)時(shí)性和精度的要求；4)結(jié)合物理模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型，構(gòu)建基于遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期風(fēng)速預(yù)測(cè)