深度学习与模糊粗糙集融合的LSTM风速预测模型

"本文主要探讨了如何利用Multidimensional LSTM Networks（多维度长短期记忆网络）来提升风速预测的准确性。风速预测在风电智能控制和电力系统稳定运行中扮演关键角色，对于优化电力系统性能、提高发电效率和降低成本具有重要意义。传统风速预测方法通常分为物理方法和统计方法，其中神经网络由于其非线性拟合和泛化能力被广泛应用。 文章首先介绍了一个创新的融合深度学习和模糊粗糙集理论的方法。模糊粗糙集理论能够有效处理高维数据中的维数问题，避免了传统神经网络对输入变量敏感且可能丢失重要信息的问题。模糊粗糙集通过处理不完整信息和推理，帮助识别影响风速的关键因素。LSTM（长短期记忆）作为一种特殊的递归神经网络，特别适合处理时间序列数据，解决梯度消失问题，增强了模型的长期依赖性。 在FRS-LSTM模型中，首先通过模糊粗糙集对输入数据和空间特征进行降维，提取出对风速预测至关重要的特征。然后，这些特征被送入LSTM网络进行学习和训练。与传统的神经网络相比，该模型展示了更高的预测精度，这得益于FRS的维度减少能力和LSTM的深度学习优势。实验结果显示，这种结合了模糊粗糙集和LSTM的模型在风速预测任务中表现出了显著的优势，能够更准确地捕捉数据趋势，从而优化风电系统的运行策略。 本文提出的FRS-LSTM模型提供了一种有效的风速预测解决方案，通过巧妙地结合模糊粗糙集的降维能力和LSTM的深度学习特性，克服了传统方法的局限性，有望在实际应用中带来更精确和可靠的风速预测结果，从而推动风电行业的智能化和高效运行。"