BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-01-16T00:00:00Z

利用形状特征工程提高风速和风力预测的准确性和鲁棒性的新方法

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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，能够提高对噪声的处理能力，并在预测未见数据时取得了显著的改善。该方法能够以83％的准确率预测长达24个时间步的数据，并在短期、中期和长期预测方面表现出较高的准确性。

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标签

CNN-LSTM 噪声处理 时间步 特征工程 预测准确率