一种结合 ARIMA、卡尔曼滤波与 LSTM 的混合方法用于精确风速预测
系统与控制
2023-11-20 v2 系统与控制
摘要
当前能源需求与现代化正导致化石燃料消耗增加，加剧了环境污染并引发气候变化。因此，为降低对传统能源的依赖，可再生能源受到关注。风能是一种长期可再生能源，但其间歇性使其难以利用。由于风速预测至关重要，文献中已有不同风速估计方法。本工作提出一种结合自回归积分滑动平均（ARIMA）、卡尔曼滤波与长短期记忆（LSTM）的混合模型用于风速估计，其精度优于文献中已有方法。仿真表明，所提方法相较现有方法具有更优精度。
引用
@article{arxiv.2311.08550,
title = {A Hybrid Approach using ARIMA, Kalman Filter and LSTM for Accurate Wind Speed Forecasting},
author = {Manas Ranjan Mohapatra and Rahul Radhakrishnan and Raj Mani Shukla},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.08550},
year = {2023}
}
备注
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