摘要 为优化风能预测中的复杂非线性时间关系，我们提出了一种改进的 BAS-BiLSTM-Attention 模型，以提高风能预测的准确性和稳健性。利用甲虫天线搜索算法获取不同频段的隐含特征。双向长短时记忆算法捕获了隐含特征的双向时间关联。最后，添加了注意机制，以确保特征组件的权重选择不受影响。结果表明，我们的方法在风能预测任务中表现优异。与单独模型和其他常用算法相比，它在多个评估指标上展现出的预测准确性和稳健性更高。
Share your take
Add a clinician perspective alongside expert commentary.
李等人（星期二）研究了这个问题。