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本发明涉及太阳辐射预测技术领域,公开了一种基于深度BILSTM的太阳辐射预测方法,采用CEEMDAN将原始太阳辐射序列分解为子分量集合;对各所述分量,构建独立的双向长短期记忆神经网络子模型;对各子分量的BILSTM模型采用SCA算法进行优化,输出BILSTM模型的最佳参数;利用训练好的子分量SCA‑BiLSTM模型计算目标变量的预测值;将各子分量SCA‑BiLSTM模型的预测值进行聚合,得到CEN‑SCA‑BiLSTM模型的最终预报结果。与现有技术相比,本发明的预测方法能够获得高精度的太阳辐射预测值,对光伏资源的利用效率和电网的安全稳定运行具有重要作用。
📄 2020109358205 📂 G06F30_27 👤 江苏商悉姆智能科技有限公司 📅 2020-09-08
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发明 已授权

一种基于深度BILSTM的太阳辐射预测方法

2020109358205 · 江苏商悉姆智能科技有限公司
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🔋 高能量密度固态电解质材料与制备工艺
预算:¥50-100万截止:2026-08-30发布方:××新能源科技响应:8人

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固态锂电池电解质专利包

转让方:中国科学院××研究所
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CRISPR基因编辑技术

转让方:××大学
受让方:××生物医药有限公司
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交易金额:¥1,200万
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SiC功率器件工艺专利

转让方:××半导体有限公司
受让方:××汽车电子集团
交易类型:转让
交易金额:¥680万
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钙钛矿光伏组件技术

转让方:××科技公司
受让方:××能源集团
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交易金额:¥50万/年