本文探讨了利用长短期记忆网络（LSTM）、循环神经网络（RNN）、门控循环单元（GRU）、卷积神经网络（CNN）以及多层感知机（MLP）等多种深度学习模型进行海上风力发电预测的方法。我们详细描述了LSTM、RNN、GRU、CNN和MLP五种深度学习模型的基本原理和结构特点，并分析了它们在处理时间序列和捕捉空间特征方面的特点。为了验证这些模型在海上风力发电预测中的性能，我们基于大量历史风力发电数据进

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目录一、 需求分析1、 引言2、 功能描述二、 UML用例图三、 活动图四、 类图五、 顺序图六、 状态机图七、 附录需求分析1.1引言1．根据所收集的简单需求，利用StarUML工具对系统进行建模;2．根据需求的分析，进行需求建模，绘制系统的用例图，活动图，顺序图和类图;1.2功能描述设计题目:其中试题分正式试题和临时试题，出题人设置课程名和试卷难度等内容后，系统自动出卷。对试题要进行管理，并提