Jack旭的博客

摘要：本文介绍了基于多种深度学习的风电场预测（CNN/LSTM/BILSTM/CNN-LSTM/CNN-BILSTM/CNN-LSTM-Attention/CNN-BILSTM-Attention)的实例。##　１.CNN模型卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种广泛应用于图像和视频处理任务的神经网络模型[13]。CNN 模型通常由多个卷积层、激活函数、池化层和全连接层组成，通过反向传播算法进行训练。

与传统深度学习算法相同，DELM 也是用逐层贪婪的训练方法来训练网络，DELM每个隐藏层的输入权重都使用ELM-AE初始化，执行分层无监督训练，但是与传统深度学习算法不同的是DELM不需要反向微调过程。若 m=L，ELM-AE实现等维度的特征表达；由上述原理可知原始DELM中的，权重采用随机初始化的方式进行初始化，而初始权重对于整个模型的预测结果影响比较大，于是采用指数分布算法对DELM的初始权重进行优化。综上，ELM-AE是一个通用的逼近器，特点就是使网络的输出与输入相同，而且隐藏层的输入参数。

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