这个Python实习案例是针对短期气候预测的示例,可以帮助你建立一个气候预测工具。无需担心压缩包密码,可以放心的使用。
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基于分时段多模型的短期电价预测,胡峰,邹斌,时间序列法作为电价预测中一种常用的方法,能够很好的反映电价序列的趋势性,季节性,异方差性等特点.相对于顺序时间序列变化较��
基于AP-RBF算法的电力负荷短期预测研究,刘海燕,李良祎,针对传统电力负荷短期预测方法存在的问题,利用最新智能无模型网络训练方法,提出了一种基于数据挖掘技术的径向基函数神经网络��
论文研究-基于集成智能方法的电力短期负荷预测.pdf, 将自组织(SOM)和反向传播(BP)两种神经网络结合起来, 并使用模糊理论, 建立了一种基于集成智能方法的日负荷预测智能模型, 该模型首先利用
基于LSSVM优化组合的风速短期预测,周会友,滕婧,风速受地理环境等因素影响,具有很大的随机波动性,被认为是最难准确预测的参数之一。对风电场风速的准确预测,可有效缓解风速变
西北电网短期负荷预测软件系统的设计与实现
提高风电出力的预测精度可降低含高渗透率风电电力系统调度、优化、规划等策略的保守性和控制策略的复杂性。该文在分析风电出力历史数据与气象因素关系的基础上,建立了基于风电出力数据驱动的短期风电功率预估–校正
基于相空间重构和高斯过程回归的短期负荷预测 论文文档,对于短期预测有一定的作用
风力发电在可再生能源中具有重要地位,但其产出受气象因素影响较大。本文基于贝叶斯方法,对风力发电短期概率进行预测,以提高电网的稳定性和优化电力调度。具体地,本文从贝叶斯框架入手,利用监督学习算法,结合历
为解决影响因素多、作用关系复杂的水华预测问题,将BP神经网与水体环境因子的高频实测数据相结合,构建了巢湖水华的短期动态预测模型,该模型准确地预测了每次水华发生的时间,预测值与实际观测值相关系数可达0.
电力负荷受众多因素的共同作用表现为复杂不规则的混沌规律,须采取合适的方法才能获得准确的短期负荷预测值。考虑因训练样本数目的不同而产生迥异的预测效果,先以经典混沌时间序列为例,比较训练样本数目从10变化
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