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摘要：本发明公开了一种基于RIME‑VMD‑FOA‑Bi‑LSTM混合模型的风速预测方法，首先采用冰霜算法优化后的变分模态分解对风电原始数据进行模态分解；其次采用果蝇智能优化算法对深度学习模型双向长短记忆网络的超参数进行寻优，得到针对风速预测最优的模型参数，最后，将混合模型应用于风速预测的应用中。本发明的风速预测方法，基于“分解与集合”理论，采用冰霜算法优化的VMD对原始风速数据进行分解，降低不规则数据对预测结果的影响，精确地提取风速数据序列的主要特征，从而提升模型预测精度；同时采用FOA‑Bi‑LSTM分别对VMD分解得到的各组数据进行预测，再将各组预测结果结合得到最终预测结果。
主权项：1.一种基于RIME-VMD-FOA-Bi-LSTM混合模型的风速预测方法，其特征在于，所述风速预测方法首先，采用冰霜算法优化后的变分模态分解对风电原始数据进行模态分解；其次，采用果蝇智能优化算法对深度学习模型双向长短记忆网络的超参数进行寻优，得到针对风速预测最优的模型参数，最后，将混合模型应用于风速预测的应用中。
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百度查询： 湖南工程学院 基于RIME-VMD-FOA-Bi-LSTM混合模型的风速预测方法
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