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公开(公告)号：CN109978275A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910267181.7
申请日：2019-04-03
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种混合CFD和深度学习的极端大风风速预测方法及系统，基于风速测试样本和风向测试样本模拟目标区域大气流场，从而计算各子区域各网格划分方式的响应时间和模拟误差以及各内部测风装置的多个模拟风速序列；基于相应的模拟风速序列和风速测试样本训练风速转换模型，并基于风速测试样本训练风速预测模型；从而在对目标预测地点进行实时预测时，根据目标预测地点与最近内部测风装置之间的距离关系，智能匹配风速转换模型与风速预测模型的输出值，输出目标预测地点的最适风速预测值。本发明线下训练深度学习模型，提高预测的实时性，同时融合CFD方法，模拟目标地点大气流场，匹配最适深度学习模型，提升预测系统的泛化能力。
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公开(公告)号：CN109978275B
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN201910267181.7
申请日：2019-04-03
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种混合CFD和深度学习的极端大风风速预测方法及系统，基于风速测试样本和风向测试样本模拟目标区域大气流场，从而计算各子区域各网格划分方式的响应时间和模拟误差以及各内部测风装置的多个模拟风速序列；基于相应的模拟风速序列和风速测试样本训练风速转换模型，并基于风速测试样本训练风速预测模型；从而在对目标预测地点进行实时预测时，根据目标预测地点与最近内部测风装置之间的距离关系，智能匹配风速转换模型与风速预测模型的输出值，输出目标预测地点的最适风速预测值。本发明线下训练深度学习模型，提高预测的实时性，同时融合CFD方法，模拟目标地点大气流场，匹配最适深度学习模型，提升预测系统的泛化能力。
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