[發明專利]一種融合編碼解碼和線性回歸的短期風速預測方法

有效

• 申請號: 201811252433.0
• 申請日: 2018-10-25
• 公開（公告）號: CN109840613B
• 公開（公告）日: 2021-02-23
• 發明（設計）人: 彭來湖;婁杰麗;吳震宇
• 申請（專利權）人: 浙江理工大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/04
• 代理公司: 紹興市越興專利事務所(普通合伙) 33220
• 代理人: 魯超

1.一種融合編碼解碼和線性回歸的短期風速預測方法，其特征在于：包括以下步驟：

(1)獲取原始風速序列，并對原始風速序列進行Z-Score標準化處理；

(2)采用等距分段方法，將連續的標準化處理后的風速序列轉化為離散形式；

(3)建立樣本數據集D1、D2，并按照一定比例將樣本數據集劃分為訓練數據集和測試數據集；

(4)針對樣本數據集D1，建立線性回歸風速預測模型；

(5)針對樣本數據集D2，建立編碼解碼風速預測模型；

(6)對每個風速預測模型的輸出值進行疊加，獲得最終的預測值；

(7)結合實際風速值，用均方誤差對預測模型進行評估。

2.根據權利要求1所述的一種融合編碼解碼和線性回歸的短期風速預測方法，其特征在于：步驟(1)中對原始風速序列進行標準化處理，所述標準化公式為：

式中：x^*為標準化處理之后的風速序列，x為原始風速時間序列，μ為序列x的均值，σ為序列x的標準差。

3.根據權利要求1所述的一種融合編碼解碼和線性回歸的短期風速預測方法，其特征在于：步驟(2)采用等距分段方法，將標準化處理后的風速信號轉化為離散形式，所述等距分段方法為：

根據步長h將風速序列分為n等分，第i個等分的風速值范圍是[(i-1)×h,i ×h]，其中i的范圍是[1,n]；

將標準化處理后的風速值s轉變成一個n維的二進制向量s’，若s的數值落在第i個風速序列段，則向量s’中的第i位置處的數值為1，其余位置處的數值為0，采用這種方式將標準化之后的風速序列x^*離散化為x’。

4.根據權利要求1所述的一種融合編碼解碼和線性回歸的短期風速預測方法，其特征在于：步驟(3)建立樣本數據集D1、D2，并按照一定比例將樣本數據集劃分為訓練數據集和測試數據集，所述建立樣本數據集、訓練數據集和測試數據集的方法具體為：

構建樣本數據集D1,D1由輸入數據X₁和輸出數據Y₁組成；輸入數據X₁＝{X₁¹,X₁²,…,X₁^m},輸出數據Y₁＝{Y₁¹,Y₁²,…,Y₁^m},m為樣本數據集的樣本個數；第i個樣本的輸入數據X₁ⁱ＝{x_i+1,x_i+2,…,x_i+n},其中，x_i+1為i+1時刻的風速值，n為輸入特征個數；第i個樣本的輸出數據Y₁ⁱ＝{x_i+n+1,x_i+n+2,…,x_i+n+m},其中x_i+n+1為i+n+1時刻的風速值，m為輸出風速個數；

構建樣本數據集D2，D2由輸入數據X₂和輸出數據Y₂組成；輸入數據X₂＝{X₂¹,X₂²,…X₂^m},輸出數據Y₂＝{Y₂¹,Y₂²,…Y₂^m},m為樣本數據集的樣本個數；第i個樣本的輸入數據X₂ⁱ＝{x_i+1,x_i+2,…x_i+n},其中，x_i+1為i+1時刻的風速值，n為輸入特征個數；第i個樣本的輸出數據Y₂ⁱ＝{x_i+n+1’,x_i+n+2’,…,x_i+n+m’},其中，m為輸出風速個數，x_i+n+1’為i+n+1時刻的風速值對應的離散形式；

樣本數據集D1、D2根據a:b的比例，劃分為訓練數據集和測試數據集。