计算机工程

作者：吴现, 吐松江·卡日, 王海龙, 马小晶, 李振恩, 邵罗

单位：1. 新疆大学电气工程学院, 新疆 乌鲁木齐 8300492. 北京智盟信通科技有限公司, 北京 100053

关键词：深度学习,视频预测,地基云图,麦克劳林展开,时空长短时记忆神经网络

基金：国家自然科学基金(52067021); 新疆维吾尔自治区自然科学基金面上项目(2022D01C35)

针对传统云运动轨迹预测方法存在的预测精度差、空间结构细节信息丢失等问题，提出一种基于时空长短时记忆（ST-LSTM）神经网络的地基云图预测模型。首先使用卷积编码网络提取输入视频流的高维图像特征；然后在特征提取模型中对图像潜在信息进行多分支获取，一部分使用ST-LSTM神经网络提取不同帧之间的时空特征，另一部分将图像序列进行分解，并通过基于门控机制的记忆融合网络来获取分解后图像中的结构细节信息；最后将得到的分支特征进行组合后经过解码网络输出最终的预测视频流。在地基云图、Moving MNIST和Human 3.6M数据集上的实验结果表明，在图像预测准确率、结构细节信息保留效果以及人眼主观感受上，该预测模型均优于对比模型。与基准模型TaylorNet相比，所提模型在Moving MNIST数据集上均方误差指标和平均绝对误差指标分别降低15.7%和11.8%，在地基云图数据集上，其结构相似性指标与峰值信噪比指标分别提升1%和3.2%，且生成的视频流数据更为清晰，能够更准确地描述云层未来的运动状况，从而更可靠地预测光伏电站未来的输出功率。

来源：2024年第3期

《计算机工程》期刊编辑部

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