lstm预测风电场输出功率的优缺点

LSTM作为一种循环神经网络，在预测风电场输出功率方面具有以下优缺点：

优点：
1. LSTM能够捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，因此适用于预测风电场输出功率这种具有时间相关性的问题；
2. LSTM可以通过反向传播算法进行训练，可以自动地学习到输入数据中的特征，因此无需手工设计特征；
3. LSTM可以对输入数据中的噪声和异常值进行处理，提高了模型的稳定性和鲁棒性。

缺点：
1. LSTM的计算量较大，在处理大规模时间序列数据时需要消耗较多的计算资源；
2. LSTM对于数据的预处理要求较高，需要进行标准化、归一化等操作，否则会影响模型的性能；
3. LSTM对于超参数的选择较为敏感，需要进行调参才能得到较好的结果。