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申请/专利权人：国网江苏省电力有限公司;河海大学
摘要：本发明公开一种基于Top‑K时空图注意网络的沿海站点风速预测方法，包括：步骤1：输入沿海地区每个站点采集的风速和相关的辅助特征数据；步骤2：构建风速预测模型；步骤3：输入步骤1中处理好的数据，训练步骤2构建的预测模型；步骤4：计算模型预测的准确率，若准确率超过预设阈值，则执行步骤5，否则，返回步骤3；步骤5：将沿海地区每个站点的风速数据和相关的辅助特征数据输入训练好的预测模型，获得沿海地区多个站点的风速预测值。与现有技术相比，本发明具有预测效果好、实用性好等优点。
主权项：1.一种基于Top-K时空图注意网络的沿海站点风速预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：生成输入数据；步骤2：构建风速预测模型；步骤3：训练步骤2构建的预测模型；步骤4：计算模型预测的准确率，若准确率超过预设阈值，则执行步骤5，否则，返回步骤3；步骤5：将生成的数据输入训练好的预测模型，获得沿海地区所有站点的风速预测值；所述的步骤2中，基于深度学习原理构建风速预测模型；风速预测模型包括编码器、解码器以及推断层；编码器包括Top-K空间图注意模块、时间自注意模块以及特征融合模块，Top-K空间图注意模块用于捕捉历史数据中站点间的空间相关性，时间自注意模块用于挖掘历史数据中每个站点自身的时间相关性，特征融合模块用于融合历史数据中空间和时间相关性；解码器的结构与编码器相同，用于提取预测时间步中的空间和时间相关性并进行融合；推断层用于结合编码器和解码器的融合特征迭代产生预测序列。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网江苏省电力有限公司 河海大学 基于Top-K时空图注意网络的沿海站点风速预测方法
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