SSA优化GRU神经网络用于风功率短期预测
基于奇异谱分析（SSA）的改进，我们将其应用于门控循环单元（GRU）神经网络，以提高风功率短期预测的准确性和效率。SSA作为一种信号处理技术，能够有效地提取风功率时间序列中的重要信息，为神经网络提供更有针对性的输入。通过在GRU中集成SSA的改进，我们改善了模型对风能变化的捕捉能力。这种深度学习模型的优越性能使得在风电场等领域进行更可靠的短期功率预测成为可能。
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