【摘 要】
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风速预测是风致灾害预警的关键技术。针对高铁大风预测中延迟性和误报的问题,提出一种基于完整集合经验模态分解(CEEMDAN)和长短期记忆神经网络(LSTM)的组合预测模型对高铁沿
【机 构】
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南京信息工程大学自动化学院,南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心
【基金项目】
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高铁气象图谱与列车运行气象辅助技术研究(N2019T003),高铁气象定制化监测分析技术与行车安全辅助保障系统研究(2019041),江苏省高校自然科学研究面上项目(19KJB170004)
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风速预测是风致灾害预警的关键技术。针对高铁大风预测中延迟性和误报的问题,提出一种基于完整集合经验模态分解(CEEMDAN)和长短期记忆神经网络(LSTM)的组合预测模型对高铁沿线风速进行预测。为了减少预测模型的复杂度和提高模型预测精度,原始风速数据用CEEMDAN分解并利用样本熵(SE)理论将分解出的分量按照样本熵近似值重组成趋势、细节、随机三分量后用长短期记忆神经网络建立预测模型。以高铁沿线某段风速气象数据为例,实验结果表明,与其他预测方法相比,本方法可有效降低预测延迟性和提高预测精度,准确追踪风速的波
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