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- 基于元学习的风电场短期风电功率组合预测
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- 针对单一的模型受风电功率高度的不确定性和波动性影响无法很好地匹配不同风电涡轮机的序列特征从而导致预测精度低的问题,提出了使用一种基于深度卷积神经网络的元学习方法。该方法首先从原始数据中自动学习一个特征表示,然后将学习到的特征用神经网络与一组权值联系起来,并将这些权值分配给一组基预测模型,最终形成组合预测。实验结果表明,在真实的数据上的预测评估中,基于元学习的组合方法可以有效提高风电功率的预测精度。
- 仲铭李子承
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- 一种短期电力负荷组合预测方法、系统、设备及存储介质
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- 吴心弘王泽荣董浩何彦仪窦迅朱峰刘雪蕊牛鹏艺邓叶航张旭左娟王文博许崇鑫马胜奎
- 辐照度及光伏发电功率组合预测方法及装置
- 本发明公开了辐照度及光伏发电功率组合预测方法及装置，方法包括:获取光伏电场的辐照度及光伏发电功率，气象因素数据，其次，将辐照度数据输入Kmeans聚类模块进行辐照度聚类，根据聚类结果分为多个辐照度分组，将辐照度分组依次输...
- 孟庆霖于振王剑晓张郁颀李玮陈鹏夏勇王鑫王维洲马彦宏保承家郭子强魏佳琪宫及峰孙宝平徐建斌赵冠桥章凯陈祎
- 公路路基沉降的组合预测模型研究与应用
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- 将单项预测模型的预测信息进行有效组合,可获得更为可靠和准确的预测结果。文章利用集对分析理论对单项预测模型间的联系进行有效识别,构建了基于集对联系矩阵的路基沉降组合预测模型。该模型首先将单项预测模型两两构建为集对,利用预测信息的分布特征确定集对关系准则;然后确定单项预测模型间的联系数,构建集对联系矩阵;最后根据概率源合并理论确定组合权重系数,并对单项预测模型包含的信息进行有效组合,获得路基沉降的组合预测结果。在路基工程实例应用表明,该组合预测模型能对单项模型预测信息进行有效组合,获得准确可靠的路基沉降预测结果。
- 樊长刚宋俊江叶春晓
- 关键词：路基沉降预测组合预测
- 基于组合预测模型的区域碳排放量预测系统及方法
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