申请/专利权人：南京信息工程大学

申请日：2024-03-21

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117932232A

主分类号：G06F18/10

分类号：G06F18/10;G06F18/213;G06F18/214;G06N3/0499;G06N3/092;G06N3/096

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本发明公开了一种基于状态识别RIME‑DLEM多变量时间序列预测的风速预测系统，包括数据收集模块、数据处理模块、预测结果评估模块、结果输出模块、迁移学习模块和强化学习模块；利用HMM单元和RIME‑DLEM单元提取风速特征数据，利用RIME‑DLEM单元处理具有随机性和不确定性的风速数据，利用HMM单元处理具有时序性和趋势性的风速数据，通过将两者结合起来，可以充分结合两者的优势，从而提高系统的准确性、稳定性和可靠性，解决单一时间序列法预测精度低的问题；同时，本发明通过引入迁移学习子模块提高学习效率、增强泛化能力、降低数据需求，通过引入强化学习子模块，可进一步提高系统的准确性和适应性。

主权项：1.一种基于状态识别RIME-DLEM多变量时间序列预测的风速预测系统，其特征在于，包括数据收集模块（1）、数据处理模块（2）、预测结果评估模块（3）、结果输出模块（4）、迁移学习模块（5）和强化学习模块（6），其特征在于：所述数据处理模块（2）分别与数据收集模块（1）、预测结果评估模块（3）、迁移学习模块（5）和强化学习模块（6）建立数据连接，预测结果评估模块（3）与结果输出模块（4）建立数据连接。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京信息工程大学 基于状态识别RIME-DLEM多变量时间序列预测的风速预测系统

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