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WaveHiTS：增强小波的分层时间序列建模用于内蒙古东部风向短期预报
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出WaveHiTS模型，旨在解决风向预测中的循环特性和误差累积问题。该模型结合小波变换与神经插值，显著提升了预测的精度与稳定性，对风力涡轮控制和风能整合具有重要意义。
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关键要点
- 本研究提出WaveHiTS模型，旨在解决风向预测中的循环特性和误差累积问题。
- WaveHiTS模型结合小波变换与神经插值，显著提升了预测的精度与稳定性。
- 该模型有效降低了误差传播，在真实气象数据上超越了多种主流深度学习模型。
- WaveHiTS模型的改进对提升风力涡轮的偏航控制效率和风能的电网整合具有重要意义。
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