基于ViT和LSTM的風(fēng)速多步預(yù)測

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摘 要：精確的風(fēng)速預(yù)測對風(fēng)力發(fā)電具有指導(dǎo)作用，據(jù)此提出一種多維時間序列下Vision Transformer（ViT）和長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的風(fēng)速預(yù)測方法，實現(xiàn)對風(fēng)速的超前一步和超前多步預(yù)測。結(jié)合斯皮爾曼系數(shù)（Spearman）和變分模態(tài)分解將風(fēng)速分解為多維時間序列，多維時間序列能更好地表征原始風(fēng)速的周期性和波動性；采用ViT提取多維時間序列中的特征以及隱藏信息，在保持ViT模型自注意力機制優(yōu)勢的同時，用LSTM進(jìn)一步建立所提取特征和風(fēng)速之間的關(guān)系，從而提高ViT-LSTM模型的泛化性和預(yù)測準(zhǔn)確性。（剩余15238字）