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摘 要：風速預測在風力發(fā)電中的準確性至關重要。為提高預測精度，該文提出一種基于EMD-ARIMA-LSTM組合模型的風速預測方法。首先，采用經(jīng)驗模態(tài)分解（EMD）技術對風速時間序列進行處理，并計算其固有模態(tài)分量的樣本熵值。然后，分別利用長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡（LSTM）和差分整合移動平均自回歸模型（ARIMA）對高熵和低熵的分量序列進行建模預測。（剩余4019字）
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基于EMD-ARIMA-LSTM的風速預測方法
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