narx的matlab代码-Multivariate-Multistep-Wind-Speed-Prediction:多元多步风速预测

narx的matlab代码多元多步风速预测 该呼吸包含使用多变量输入数据进行的单步和多步风速预测的实现代码。 这个想法是使用外部参数（例如温度，湿度，压力等）来预测不同层位的风速（向前迈进），而不涉及风速本身的历史数据。 使用了两种主要方法，包括各种深度学习迁移学习方法和常规神经网络模型。 数据库 风力数据库是从M2塔的获得的。 每两秒钟获取一次M2塔数据，并在不同高度（2至80 m）下测量的一分钟内取平均值。 但是，出于预测目的，我们将数据下采样到10分钟（平均）。 可以访问已处理的数据。 数据进行了分区，以将一年（2017）用于培训和验证（80％和20％），并将另一年（2018）用于测试目的。 转移学习 预训练的深度学习模型用于该实验。 该代码在中实现。 神经网络 文献中提出的几种神经网络方法已在以下方面实现：前馈神经网络（FFNN），时延神经网络（TDNN），非线性自回归外生模型（NARX）。