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一种新型去噪技术与深度学习混合风速预测模型在复杂地形条件下的应用
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过改变CNN-LSTM和自回归模型的输入数据形状，研究发现一种新的特征工程方法，能够以83％的准确率预测长达24个时间步的未见数据，并在短期、中期和长期预测方面表现出较高的准确性。这为进一步研究形状导向的特征工程在不同预测时间范围内的噪声降低策略铺平了道路。
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关键要点
- 通过改变CNN-LSTM和自回归模型的输入数据形状，研究探索了一种新的特征工程方法。
- 该方法提高了对噪声的处理能力，显著改善了预测性能。
- 研究结果显示能够以83%的准确率预测长达24个时间步的未见数据。
- 在短期、中期和长期预测方面，该方法始终表现出较高的准确性，优于单个模型的性能。
- 研究为形状导向的特征工程在不同预测时间范围内的噪声降低策略提供了进一步研究的基础。
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