| LSTM與Transformer融合模型在時間序列預測中的應用研究 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大?。?span>1130 K | |
| 標簽： 自適應稀疏自注意力機制 LSTM Transformer | |
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| 文檔介紹：隨著可再生能源的快速發展，風電功率預測對于電網穩定運行和能源管理具有重要意義。風電功率預測是一個復雜的非線性問題，涉及多種氣象因素和環境條件。提出了一種基于長短期記憶網絡（LSTM）、自適應稀疏自注意力機制（ASSA）和Transformer的融合模型，用于發電功率的時間序列預測。該模型結合了LSTM在捕捉時間序列長期依賴性方面的優勢、ASSA在處理局部特征交互稀疏性方面的高效性以及Transformer在捕捉全局依賴性方面的強大并行處理能力。通過實驗驗證，該模型在發電功率預測任務中表現出色，尤其是在極端波動或拐點處的預測精度上有所提高。與傳統方法相比，該模型能夠更準確地捕捉風電功率變化的復雜性和動態性，為風電場的運營管理提供了有力的決策支持。 | |
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