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为了解决误判问题，从预测的角度给出了离群点的定义，并提出了预测可信度和离群度的概念；同时，提出采用置换技术来降低离群点对预测模型的影响，并提出了基于集成预测的稀有时间序列检测算法。针对真实数据集的实验

基于回声状态网络的混沌时间序列多步预测，宋勇，李贻斌，针对回声状态网络在权值学习过程中存在的病态问题，提出了一种基于正则化方法的回声状态网络学习算法。在标准误差项基础上增加一

针对害虫发生数据高度非线性特点导致传统方法预测准确率低的难题，提出一种基于支持向量机（SVM）的多变量自回归(CAR)的害虫时间预测方法(SVM_CAR)。SVM_CAR首先利用SVM以留一法的MSE

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源侧设有碳捕集电厂，利用溶液存储器，荷侧引入不同响应速度的需求响应资源，构建日前-日内两阶段低碳经济调度模型。改进升级为电热综合电源系统。