基于注意力機制的CNN-LSTM-XGBoost臺風暴雨電力氣象混合預(yù)測模型

摘要： 極端臺風暴雨災(zāi)害具有非線性、極差大以及多峰值等特點。為使電網(wǎng)及時獲取預(yù)警信息，提出一種基于注意力機制的CNN-LSTM-XGBoost臺風暴雨電力氣象混合預(yù)測模型。首先，利用基于注意力機制的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）辨識關(guān)鍵臺風暴雨災(zāi)害特征；然后，利用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）訓練時間序列預(yù)測模型以挖掘臺風暴雨時序特征，使用極限梯度提升算法替換模型輸出層以緩解過擬合問題；最后，以2... （共7頁）