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摘 要:針對復(fù)雜地形下的風(fēng)向預(yù)測場景,提出一種風(fēng)矢量正交分解、魯棒性局部加權(quán)回歸下的周期趨勢分解(RobustSTL)方法、TimesNet模型和融合雙向門控循環(huán)單元網(wǎng)絡(luò)(BiGRU)誤差補(bǔ)償?shù)亩嗖斤L(fēng)向預(yù)測方法。首先,為了減少原始風(fēng)向循環(huán)圓周特性帶來的大幅度波動性,將風(fēng)向與相關(guān)性強(qiáng)的風(fēng)速利用風(fēng)矢量正交分解方法轉(zhuǎn)化為波動性較小的矢量風(fēng)速,并利用RobustSTL將矢量風(fēng)速分解為趨勢項(xiàng)、季節(jié)項(xiàng)和剩余波動項(xiàng)。(剩余20992字)
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一種風(fēng)矢量分解和RobustSTL-TimesNet-BiGRU的復(fù)雜地形風(fēng)向預(yù)測
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