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打破Transformer霸权!液态神经网络统治风电预测!

一眼概览该论文提出一种受生物神经系统启发的Liquid Neural Network(LNN)框架,首次将其应用于风电多时间尺度预测任务,并在多个数据集上显著优于LSTM、GRU等主流方法。 核心问题风电预测面临高度不确定性和非线性动态问题,传统深度学习方法如LSTM、GRU虽有成效,但缺乏解释性和泛化能力。 该研究致力于解决如何在多时间尺度、不同分辨率和变量数下,准确且透明地预测风电输出的问题。
5/9/2025 8:48:06 AM
萍哥学AI
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