[發明專利]一種風速預測方法、系統、設備及計算機可讀存儲介質

在審

• 申請號: 201810442364.3
• 申請日: 2018-05-10
• 公開（公告）號: CN108615097A
• 公開（公告）日: 2018-10-02
• 發明（設計）人: 陳鵬飛;張學習;晏勤;陳水標
• 申請（專利權）人: 廣東工業大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 羅滿

1.一種風速預測方法，其特征在于，包括：

獲取實時風速數據；

輸入所述實時風速數據至預先訓練的LSTM模型；

獲取所述LSTM模型輸出的預測風速數據。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，預先訓練所述LSTM模型，包括：

搭建初始LSTM模型；

獲取訓練風速數據和測試風速數據；

輸入所述訓練風速數據至所述初始LSTM模型；

根據損失函數計算所述初始LSTM模型的損失值，將所述測試風速數據輸入至所述初始LSTM模型得到準確率；

判斷所述準確率是否在預設范圍內，若是，則將所述初始LSTM模型確定為預先訓練的所述LSTM模型，若否，則調整所述初始LSTM模型的權值，并返回所述輸入所述訓練風速數據至所述初始LSTM模型的步驟。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述調整所述初始LSTM模型的權值，包括：

基于梯度下降優化算法調整所述初始LSTM模型的權值。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述梯度下降優化算法包括RMSProp優化算法。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述輸入所述實時風速數據至預先訓練的LSTM模型，包括：

對所述實時風速數據進行歸一化處理，得到歸一化風速數據；

輸入所述歸一化風速數據至所述LSTM模型；

所述獲取所述LSTM模型輸出的預測風速數據，包括：

獲取所述LSTM模型輸出的歸一化風速預測數據；

對所述歸一化風速預測數據進行反歸一化，得到所述預測風速數據。

6.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述歸一化處理的公式包括：

n_i＝p_i/p₀-1；

所述反歸一化的公式包括：

p_i＝p₀(n_i+1)；

其中，p₀表示所述實時風速數據的第一個風速數據；p_i表示所述實時風速數據的第i個風速數據；n_i表示第i個數據對應的歸一化風速數據，其范圍為[-1,1]。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取實時風速數據，包括：

獲取傳感器采集的所述實時風速數據。

8.一種風速預測系統，其特征在于，包括：

第一獲取模塊，用于獲取實時風速數據；

輸入模塊，用于輸入所述實時風速數據至預先訓練的LSTM模型；

第二獲取模塊，用于獲取所述LSTM模型輸出的預測風速數據。

9.一種風速預測設備，其特征在于，包括：

存儲器，用于存儲計算機程序；

處理器，用于執行所述計算機程序時實現如權利要求1至7任一項所述的風速預測方法的步驟。

10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質中存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至7任一項所述的風速預測方法的步驟。