【摘 要】
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潮汐电站的优化运行需要进行潮位预测。针对传统调和分析方法不能有效处理潮位非线性和非平稳的特性的问题,提出一种CNN-BiLSTM的预测模型,以滑动数据窗口构造潮位数据的特征图作为输入,利用1D CNN提取潮位数据深层特征,然后采用BiLSTM网络生成特征描述,最后输出预测结果。采用芝加哥港口的潮汐数据进行了实验,所提预测模型与调和分析及LSTM模型相比,均方根误差分别降低了66.26%和30.11%。算例结果表明CNN-BiLSTM模型可以实现高精度的短期潮位预测。
【机 构】
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上海电力大学电子与信息工程学院,上海电力大学数理学院,国电投南阳热电有限责任公司
【基金项目】
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上海市科委地方院校能力建设项目(20020500700)。
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潮汐电站的优化运行需要进行潮位预测。针对传统调和分析方法不能有效处理潮位非线性和非平稳的特性的问题,提出一种CNN-BiLSTM的预测模型,以滑动数据窗口构造潮位数据的特征图作为输入,利用1D CNN提取潮位数据深层特征,然后采用BiLSTM网络生成特征描述,最后输出预测结果。采用芝加哥港口的潮汐数据进行了实验,所提预测模型与调和分析及LSTM模型相比,均方根误差分别降低了66.26%和30.11%。算例结果表明CNN-BiLSTM模型可以实现高精度的短期潮位预测。
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