- 专利标题： 一种基于机器学习的单点风速短临风速外推方法
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申请号： CN202210097236.6申请日： 2022-01-27
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公开(公告)号： CN114493004B公开(公告)日： 2024-01-12
- 发明人: 郭禹琛 , 王博 , 王雪 , 孙世军 , 何晓凤 , 朱坤双 , 张永山 , 韩洪 , 韩乐琼 , 李莉 , 高峰 , 巩晓静 , 李嫣然 , 沈倩 , 李晓琦 , 李广 , 董新 , 乔荣飞
- 申请人： 国网山东省电力公司济南供电公司 , 国网山东省电力公司应急管理中心 , 北京玖天气象科技有限公司
- 申请人地址： 山东省济南市市中区泺源大街238号
- 专利权人： 国网山东省电力公司济南供电公司,国网山东省电力公司应急管理中心,北京玖天气象科技有限公司
- 当前专利权人： 国网山东省电力公司济南供电公司,国网山东省电力公司应急管理中心,北京玖天气象科技有限公司
- 当前专利权人地址： 山东省济南市市中区泺源大街238号
- 代理机构： 北京挺立专利事务所
- 代理商 余莹
- 主分类号： G06Q10/04
- IPC分类号： G06Q10/04 ; G06Q50/06 ; G06N20/20 ; G06F18/214 ; G06F18/213
摘要：
风速的准确性高。一种基于机器学习的单点风速短临风速外推方法涉及风速预测技术领域，解决了现有预测风速不够准确的问题，包括：获得历史风速样本并分成训练样本集和测试样本集；取训练样本集中的历史风速样本得到多个时间序列，时间序列之间的时间长度不同但样本总量相同；训练载有集成机器学习算法的模型得到初级集成机器学习模型；采用测试样本集测试初级集成机器学习模型得到测试结果；选取最优测试结果对应的初级集成机器学习模型作为集成机器学习模型，最优测试结果对应的时间序列间隔点数作为集成
公开/授权文献
- CN114493004A 一种基于机器学习的单点风速短临风速外推方法 公开/授权日：2022-05-13
