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LSTM与XGBoost混合模型在风力发电功率预测中的应用
1
作者
陈大为
张玮
慕龙
《无线互联科技》
2025年第1期63-66,共4页
文章提出了一种基于LSTM与XGBoost的混合模型用于风力发电功率预测。主要研究了LSTM模型与XGBoost模型的融合方法,通过LSTM捕捉序列数据的长期依赖关系,再利用XGBoost进行非线性拟合以提升预测精度。实验采用国家电网新能源发电预测大...
文章提出了一种基于LSTM与XGBoost的混合模型用于风力发电功率预测。主要研究了LSTM模型与XGBoost模型的融合方法,通过LSTM捕捉序列数据的长期依赖关系,再利用XGBoost进行非线性拟合以提升预测精度。实验采用国家电网新能源发电预测大赛提供的公开数据集,使用平均绝对误差和决定系数等指标对模型性能进行评估。实验结果表明,文章所提出的混合模型相比标准LSTM模型在预测精度和拟合能力上均表现出显著的优势。
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关键词
长短期记忆
极端梯度提升
风力发电
功率预测
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职称材料
题名
LSTM与XGBoost混合模型在风力发电功率预测中的应用
1
作者
陈大为
张玮
慕龙
机构
武威新诚新能源
有限公司
古浪绿舟光伏发电有限公司
出处
《无线互联科技》
2025年第1期63-66,共4页
文摘
文章提出了一种基于LSTM与XGBoost的混合模型用于风力发电功率预测。主要研究了LSTM模型与XGBoost模型的融合方法,通过LSTM捕捉序列数据的长期依赖关系,再利用XGBoost进行非线性拟合以提升预测精度。实验采用国家电网新能源发电预测大赛提供的公开数据集,使用平均绝对误差和决定系数等指标对模型性能进行评估。实验结果表明,文章所提出的混合模型相比标准LSTM模型在预测精度和拟合能力上均表现出显著的优势。
关键词
长短期记忆
极端梯度提升
风力发电
功率预测
Keywords
long and short-term memory
extreme gradient boosting
wind power generation
power prediction
分类号
TM7 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
LSTM与XGBoost混合模型在风力发电功率预测中的应用
陈大为
张玮
慕龙
《无线互联科技》
2025
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