基于时间序列分析的风电场风速预测模型

主要介绍了Python中利用LSTM模型进行时间序列预测分析的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

代码数据是基于ARMA模型，对一组海浪高度数据的时间序列（内含一数据文本文件），进行时间序列分析及预测拟合，代码中对于特别位置均有注释说明，便于学习理解

基于R的时间序列分析。时间序列（time series）是一系列有序的数据。通常是等时间间隔的采样数据。如果不是等间隔，则一般会标注每个数据点的时间刻度。 time series data minin

风电场谐波分析与计算，对于风电场的研究不错的参考资料

基于ARMA和神经网络的风速序列混合预测方法

基于可靠性评估的风电场研究，孙扬，丁晓群，风力发电是新能源中最具有经济发展前景的一种发电形式，我国在风力发电上研发的投入逐年增大，进入快速发展的时期。然而，风能具

MSVC 风电场 谐波分析 介绍了风电场的无功、电压、谐波等电能质量问题

基于时间序列的股票价格预测及实证分析,刘倩,王晓天,本文对股票市场及股票预测机理与方法都做了有益的探索。在实证分析中,我们选取了白云机场近半年的股票价格作为样本,并且应用SAS

提出一种基于独立成分分析(ICA) 的最小二乘支持向量机(LS-SVM), 用于时间序列的多步超前独立预测. 用ICA 估计预测变量中的独立成分(IC), 用不含噪声的IC 重新构建时间序列. 利用?

基于混合自回归模型和神经网络的时间序列预测，武俊峰，江其保，在求出混合自回归时间序列模型的成分个数的基础上,应用BP神经网络对时间序列进行了预测,并对模型进行了数值模拟表明该预测模型的