基于CEEMDAN和時間卷積網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)向預(yù)測算法

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摘 要：為提高風(fēng)向預(yù)測精度，提出一種基于隨機(jī)森林算法（RF）、分類回歸樹（CART）、完備自適應(yīng)噪聲經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（CEEMDAN）與時間卷積網(wǎng)絡(luò)（TCN）的組合預(yù)測算法。其中，基于分類回歸樹法的輸入重要性評測用于評測風(fēng)向預(yù)測模型的輸入相關(guān)度并進(jìn)行篩選；隨機(jī)森林算法用于對風(fēng)向數(shù)據(jù)進(jìn)行自適應(yīng)處理；完備自適應(yīng)噪聲集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解用于對輸入風(fēng)向數(shù)據(jù)進(jìn)行分解并進(jìn)行輸入信息特征提?。蛔詈?，利用時間卷積網(wǎng)絡(luò)搭建風(fēng)向預(yù)測模型。（剩余14880字）