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龙图腾网获悉三峡大学申请的专利基于INGO-SWGMN混合模型的超短期风速预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115511177B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211173914.9，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于INGO-SWGMN混合模型的超短期风速预测方法是由付文龙;章轩瑞设计研发完成，并于2022-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于INGO-SWGMN混合模型的超短期风速预测方法在说明书摘要公布了：基于INGO‑SWGMN混合模型的超短期风速预测方法，获取风电场的历史风速数据，对数据进行预处理；基于LSTM网络提出一种共享权重门控记忆网络SWGMN，建立SWGMN预测模型；对北方苍鹰优化算法进行改进，将非线性减小机制应用于其狩猎半径，并在北方苍鹰个体的位置更新中加入扰动阶段；利用INGO优化算法和验证集数据，对SWGMN的初始学习率和隐藏层节点个数两个超参数进行寻优处理，以获得模型的最优超参数组合；将最优超参数和测试集数据分别输入到INGO‑SWGMN模型中，得到测试集中各子序列的预测结果；将各子序列的预测结果进行累加求和，得到最终的风速预测结果。本发明对北方苍鹰优化算法和LSTM网络进行了改进，并将二者进行了结合，具有较高的预测精度和较快的预测速度。

本发明授权基于INGO-SWGMN混合模型的超短期风速预测方法在权利要求书中公布了：1.基于INGO-SWGMN混合模型的超短期风速预测方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤1：获取风电场的历史风速数据，对风速数据进行预处理，得到一系列子序列，并将处理好的数据各自划分为训练集、验证集和测试集三个部分； 步骤2：对LSTM网络进行改进，提出一种共享权重门控记忆网络SWGMN，并用训练集建立SWGMN预测模型； 步骤3：对原始的北方苍鹰优化算法进行改进，将非线性减小机制应用于其狩猎半径，并在北方苍鹰个体的位置更新中加入扰动阶段，得到改进的北方苍鹰优化算法INGO； 步骤4：利用改进的北方苍鹰优化算法INGO和验证集数据，对共享权重门控记忆网络SWGMN的初始学习率和隐藏层节点个数这两个超参数进行寻优处理，以获得混合模型INGO-SWGMN的最优超参数组合； 步骤5：将寻优后得到的超参数和测试集数据分别输入到混合模型INGO-SWGMN中，得到测试集中各子序列的预测结果； 步骤6：将各子序列的预测结果进行累加求和，得到最终的风速预测结果； 所述步骤2中，SWGMN模型的构建包括以下步骤： 步骤S2.1：为了减小预测训练的时长，SWGMN改变了原LSTM的三个门结构，将遗忘门、输入门和输出门重组成为一种新的门结构，称为共享门； 步骤S2.2：计算共享门的输出和信息状态，具体公式如下： ； ； 式中：表示当前时刻输入信息的状态；表示共享门的输出；表示当前时刻模块的输入；表示权重；表示偏置；表示一个隐藏层，其激活函数为sigmoid函数； 步骤S2.3：更新当前模块的状态，具体公式如下： ； 式中：表示上一时刻模块的状态；表示当前时刻模块的状态； 步骤S2.4：计算当前模块的输出，具体公式如下： ； 式中：表示当前时刻模块的输出；表示上一时刻模块的输出；tanh表示一个tanh激活函数层； 将相空间重构后的训练集数据输入到SWGMN模型进行训练； 所述步骤3包括以下步骤： 步骤S3.1：对于北方苍鹰的狩猎半径，采用一种非线性减小策略，具体公式如下所示： ； 式中：R为狩猎半径；t为算法的当前迭代次数；T为最大迭代次数； 步骤S3.2：在北方苍鹰原有的两阶段位置更新过程中引入第三阶段：扰动阶段；在此阶段，将Levy飞行扰动策略引入到北方苍鹰的位置更新过程中，具体的位置更新公式如下所示： ； ； 式中：为第i个北方苍鹰的位置；为第三阶段第i个北方苍鹰的新位置；为位置更新前第i个北方苍鹰自身位置的目标函数值；为第三阶段更新后第i个北方苍鹰自身位置的目标函数值；为进行Levy飞行扰动；为问题的维度；为向量对应元素相乘； 步骤S3.3：在第三阶段中，引入一个扰动因子r和一个判断因子p；在算法的迭代过程中，若，则该次迭代需要进行Levy飞行扰动，否则不需要；r在每次迭代中是一个0,1之间的随机数，p是一个随迭代次数增加而非线性减小的数，其具体表达式为： 。

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