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申请/专利权人：中南大学
摘要：本发明公开了一种风速多尺度级联增强端到端预测方法，包括以下步骤：S1.获取风速数据；S2.对步骤S1得到的风速数据进行预处理，得到风速数据集；S3.基于多尺度预测策略，构建初始风速预测模型；S4.使用步骤S2得到的风速数据集，对步骤S3得到的初始风速预测模型进行训练，得到风速预测模型；S5.使用步骤S4得到的风速预测模型，进行实际的风速预测。本发明方法采用了基于深度学习的卷积神经网络结构设计，实现了多尺度风速的精准预测，准确率高，误检率低，检测速度快，实时性好，有效提高了预测效率，具有广阔的应用前景。
主权项：1.一种风速多尺度级联增强端到端预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.获取风速数据；S2.对步骤S1得到的风速数据进行预处理，得到风速数据集；S3.基于多尺度预测策略，构建初始风速预测模型；S4.使用步骤S2得到的风速数据集，对步骤S3得到的初始风速预测模型进行训练，得到风速预测模型；S5.使用步骤S4得到的风速预测模型，进行实际的风速预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中南大学 一种风速多尺度级联增强端到端预测方法
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