WikiEdge:ArXiv-2408.17185v1/methods：修订间差异

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这篇文献的工作部分详细介绍了如何开发和评估提出的混合[[机器学习]]模型，用于[[智能电网]]中[[风力发电]]的短期[[风速预测]]。以下是这部分的主要内容：
这篇研究论文的工作部分详细介绍了如何开发和评估提出的混合[[机器学习]]模型，用于[[智能电网]]中[[风力发电]]的短期[[风速预测]]。以下是这部分的主要内容：
# '''[[数据预处理]]'''：
# '''数据预处理'''：
#* 首先，使用来自当地[[风电场]]的风速数据集，对数据进行清洗，处理缺失值和异常值，以确保数据质量。
#* 首先，从[[风电场]]收集的风速数据被分解成模态分量，使用连续变分模态分解（[[Successive Variational Mode Decomposition]], SVMD）技术。
#  '''[[信号分解]]'''：
# '''模型训练与优化'''：
#* 采用[[连续变分模态分解]]（Successive Variational Mode Decomposition, SVMD）方法将风速时间序列分解为多个[[内在模态函数]]（Intrinsic Mode Functions, IMFs），以提取数据中的不同频率成分。
#* 接着，每个子信号被拟合到[[最小二乘支持向量机]]（[[Least Squares Support Vector Machines]], LSSVM）模型中，其超参数通过一种新型的[[量子行为粒子群优化]]（[[Quantum-behaved Particle Swarm Optimization]], QPSO）算法——精英育种QPSO（[[Elitist Breeding QPSO]], EBQPSO）进行优化。
# '''[[超参数优化]]'''：
#* 然后，使用[[长短期记忆网络]]（[[Long Short-Term Memory]], LSTM）对原始风速序列与SVMD模式聚合之间的差异进行建模。
#* 利用[[量子行为粒子群优化]]（Quantum-behaved Particle Swarm Optimization, QPSO）的改进版本——[[精英育种QPSO]]（Elitist Breeding QPSO, EBQPSO）对[[最小二乘支持向量机]]（Least Squares Support Vector Machines, LSSVM）的超参数进行优化，以提高模型的预测精度。
# '''预测结果计算'''：
#  '''[[短期风速预测模型构建]]'''：
#* 最终预测值通过聚合LSSVM和LSTM模型的预测值来计算。
#* 将LSSVM模型应用于每个分解后的模态分量，并使用[[长短期记忆网络]]（Long Short-Term Memory, LSTM）对原始风速序列与模态分量之和的差异进行建模，以捕捉风速时间序列中的非线性和非平稳特性。
# '''性能评估'''：
# '''[[模型训练与测试]]'''：
#* 通过与现有的风速预测基准模型进行比较，评估所提出模型的性能。
#* 分别对LSSVM和LSTM模型进行训练和验证，然后结合两种模型的预测结果，得到最终的风速预测值。
# '''实验结果'''：
# '''[[性能评估]]'''：
#* 实证结果显示，所提出的方法在[[均方根误差]]（[[Root Mean Square Error]], RMSE）和[[平均绝对误差]]（[[Mean Absolute Error]], MAE）方面相较于基准方法有显著改进。
#* 使用[[均方根误差]]（Root Mean Square Error, RMSE）、[[平均绝对误差]]（Mean Absolute Error, MAE）、[[平均绝对百分比误差]]（Mean Absolute Percentage Error, MAPE）等指标对模型性能进行评估，并与现有的风速预测模型进行比较，验证所提模型的有效性和优越性。
# '''代码实现'''：
#* 研究中所有的代码实现都在[[GitHub]]上公开可用。

2024年9月3日 (二) 10:16的最新版本

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这篇研究论文的工作部分详细介绍了如何开发和评估提出的混合机器学习模型，用于智能电网中风力发电的短期风速预测。以下是这部分的主要内容：

  1. 数据预处理：
  2. 模型训练与优化：
  3. 预测结果计算：
    • 最终预测值通过聚合LSSVM和LSTM模型的预测值来计算。
  4. 性能评估：
    • 通过与现有的风速预测基准模型进行比较，评估所提出模型的性能。
  5. 实验结果：
  6. 代码实现：
    • 研究中所有的代码实现都在GitHub上公开可用。
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