一种基于熵聚类的风速预测方法及系统（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明涉及风速预测技术领域，具体为一种基于熵聚类的风速预测方法及系统，包括以下步骤：通过排列熵算法对风速序列进行多尺度分解生成子序列，对多子序列进行滑动窗口概率分布计算，基于归一化熵值设定动态分类阈值，将子序列集合划分为熵分类结果集合。本发明通过滑动窗口概率分布动态设定分类阈值，克服固定熵值划分对数据复杂度变化的敏感性，GRU训练建立原始序列与熵分量间非线性映射，增强特征提取深度，低分量误差传递，高中低熵分量分别用Bi‑RNN、LSTM与SVR建模，匹配不同复杂度特征提取，混沌映射优化融合权重，多目标寻优平衡分量互补性，动态误差基准结合反馈调整置信区间，实现误差分布自适应跟踪，增强预测可靠性。

《一种基于熵聚类的风速预测方法及系统（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2025108070867，当前法律状态为已下证，由南京信息工程大学提出申请，发明人为陈奎状;王聚杰;陈增，申请日期为2025-06-17，公开（公告）日期为2025-08-08，国际专利分类号（IPC）为 G06F 18/213 (2023.01)。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明涉及风速预测技术领域，具体为一种基于熵聚类的风速预测方法及系统，包括以下步骤：通过排列熵算法对风速序列进行多尺度分解生成子序列，对多子序列进行滑动窗口概率分布计算，基于归一化熵值设定动态分类阈值，将子序列集合划分为熵分类结果集合。本发明通过滑动窗口概率分布动态设定分类阈值，克服固定熵值划分对数据复杂度变化的敏感性，GRU训练建立原始序列与熵分量间非线性映射，增强特征提取深度，低分量误差传递，高中低熵分量分别用Bi‑RNN、LSTM与SVR建模，匹配不同复杂度特征提取，混沌映射优化融合权重，多目标寻优平衡分量互补性，动态误差基准结合反馈调整置信区间，实现误差分布自适应跟踪，增强预测可靠性。

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