李斯
- 作品数：2 被引量：19H指数：1
- 供职机构：中机国际工程设计研究院有限责任公司更多>>
- 发文基金：湖南省研究生科研创新项目湖南省高校创新平台开放基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电气工程建筑科学更多>>
- 基于极限学习机方法的短期负荷预测被引量：19
- 2013年
- 将极限学习机(ELM)方法引入电力系统短期负荷预测领域。该方法预测能力强,具有计算时间短、计算准确性高、全局搜索等显著特点。在运用ELM算法建立短期负荷预测模型过程中,采用归一化处理输入数据,使用主成分分析法选取计算样本,并由交互验证法确定最优主成分因子数和ELM隐含层节点数。实际算例表明,在于短期负荷预测的预测精度和运算时间方面,ELM方法较传统神经网络方法具有其独特的优势。
- 成天乐周胜瑜李斯赵慧材黄佩蒋凌
- 关键词：短期负荷预测极限学习机主成分分析法
- 智能楼宇建筑电气节能现状及节能设计研究
- 2018年
- 经济快速发展的今天,人民生活水平也在不断提高,伴随着社会化进程的加速能源消耗加剧。剧不完全的资料统计,我国城市建筑耗能占社会耗能的三成,所以,建筑行业节能行动迫在眉睫,节约1度电就相应节约了0.4千克标准煤,合理利用能源,为可持续性发展做贡献。
- 陈勇李斯
- 关键词：智能楼宇建筑电气节能
