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为提高短期负荷预测精度,针对传统的单一负荷预测模型精度低以及常规智能算法在解决高维、多模复杂问题时容易陷入局部最优的问题进行了研究,提出了一种结合混沌纵横交叉的粒子群算法(CC-PSO)优化极限学习机
基于回声状态神经网络的迭代预测,代码简单易懂,使用matlab变异,并用工业数据及mackeyglass加以验证
回声状态网络源码,基于python3,附详细代码说明和数据集;依赖包:numpy、scipy、matplotlib数据集:MackeyGlass_t17.txt
ESN(回声状态状态网络)作为一种新型的递归神经网络,无论是建模还是学习算法,都已经与传统的递归神经网络差别很大。ESN网络特点:(1)它的核心结构是一个随机生成、且保持不变的储备池(Reservoi
为了应付一个国家的互连电力系统的电力负荷需求和供给,我们需要提前预测其需求。 在本文中,我们使用模糊系统来短期预测电力负荷。 在这里,我们将温度,湿度,一年中的季节和一天中的时间段作为参数,这些参数决
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为了提高风电场短期风速预测的精确度以及预测尺度,提出了一种将小波分解法、经验模式分解法及最小二乘支持向量机相结合对风速时间序列进行短期多步预测建模的方法。该方法采用小波分解法对风速信号进行分解,使之分
论文研究-应用混沌相空间模线性回归模型研究短期负荷预报.pdf, 在一维Lyapunov指数预报模型的基础上提出了混沌相空间模线性回归模型,并将该模型应用于短期负荷预报.对厦门市实际负荷时间序列进行预
短期游客流量预测模型的研究与实现,张兵,苏放,准确的短期游客流量预测对旅游行业的发展具有重要意义。本文通过分析旅游景区短期客流量的特点,利用灰色关联分析法对相关关键词
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