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申请/专利权人：重庆大学
摘要：本发明公开了一种基于模态分解及机器学习的风力机动态尾流预测方法，包括如下步骤：步骤一：获取风力机尾流流场快照数据；步骤二：将风力机尾流流场数据划分为主流流场数据和残余流流场数据；步骤三：基于动态模态分解DMD构建主流流场数据预测模型，基于本征正交分解POD和长短记忆神经网络LSTM构建残余流流场数据预测模型；步骤四：将主流流场数据输入主流流场数据预测模型，得到主流流场数据预测结果；将残余流流场数据输入残余流流场数据预测模型，得到残余流流场数据预测结果；组合主流流场数据预测结果和残余流流场数据预测结果，得到风力机尾流的预测结果。本发明还公开了一种基于模态分解及机器学习的风力机动态尾流预测系统和存储介质。
主权项：1.一种基于模态分解及机器学习的风力机动态尾流预测方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一：获取风力机尾流流场快照数据；步骤二：将风力机尾流流场数据划分为主流流场数据和残余流流场数据；步骤三：基于动态模态分解DMD构建主流流场数据预测模型，基于本征正交分解POD和长短记忆神经网络LSTM构建残余流流场数据预测模型；步骤四：将主流流场数据输入主流流场数据预测模型，得到主流流场数据预测结果；将残余流流场数据输入残余流流场数据预测模型，得到残余流流场数据预测结果；组合主流流场数据预测结果和残余流流场数据预测结果，得到风力机尾流的预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 基于模态分解及机器学习的风力机动态尾流预测方法、系统和存储介质
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