LSTM與Transformer融合模型在時(shí)間序列預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：wwei
文檔大?。?span>1130 K
標(biāo)簽： 自適應(yīng)稀疏自注意力機(jī)制 LSTM Transformer
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文檔介紹：隨著可再生能源的快速發(fā)展，風(fēng)電功率預(yù)測(cè)對(duì)于電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行和能源管理具有重要意義。風(fēng)電功率預(yù)測(cè)是一個(gè)復(fù)雜的非線性問(wèn)題，涉及多種氣象因素和環(huán)境條件。提出了一種基于長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、自適應(yīng)稀疏自注意力機(jī)制（ASSA）和Transformer的融合模型，用于發(fā)電功率的時(shí)間序列預(yù)測(cè)。該模型結(jié)合了LSTM在捕捉時(shí)間序列長(zhǎng)期依賴性方面的優(yōu)勢(shì)、ASSA在處理局部特征交互稀疏性方面的高效性以及Transformer在捕捉全局依賴性方面的強(qiáng)大并行處理能力。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該模型在發(fā)電功率預(yù)測(cè)任務(wù)中表現(xiàn)出色，尤其是在極端波動(dòng)或拐點(diǎn)處的預(yù)測(cè)精度上有所提高。與傳統(tǒng)方法相比，該模型能夠更準(zhǔn)確地捕捉風(fēng)電功率變化的復(fù)雜性和動(dòng)態(tài)性，為風(fēng)電場(chǎng)的運(yùn)營(yíng)管理提供了有力的決策支持。
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