深度学习在风电、光伏和电池预测中的应用

卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、反向传播神经网络（BP）、径向基函数（RBF）、宽度学习、深度玻尔兹曼机（DBN）、随机森林（RF）、径向基函数（RBF）、深度极限学习机（DELM）等深度学习模型在风电预测、光伏预测、电池寿命预测等方面取得显著成果。这些模型成功应用于辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断等领域。同时，图像处理方面，包括图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知等技术也得到广泛应用。