将差分进化融入灰狼优化算法中，得到HGWO(DE-GWO)算法，用于优化支持向量回归参数，实现风速时序预测。
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基于HP-EMD和ARMA的短期风速预测，喻敏，常毓婵，针对风速为非线性非平稳序列的特点，提出一种基于经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition，EMD)和自回归滑动平均模型(
风电场短期风速预测方法对比研究，龚松建，袁宇浩，本文介绍了三种风电场风速预测模型，分别是时间序列模型、BP神经网络模型和小波神经网络组合模型。时间序列ARMA模型和BP神经网络模�
本文以某自动站数据为例，应用ARJMA模型对自动站风速进行预测，在经过模型识别，参数估计和模型定阶，并通过检验后应用该模型进行风电场风速预测．对自动站风速数据的预测值和实际值的比较说明该方法适合风速的
基于Verhulst模型的短期风速预测研究，王子赟，纪志成，风速预测技术在保持风力发电系统稳定方面有着重要的作用。为了提高风速预测的精确性，本文提出了一种基于灰色Verhulst模型的风速预�
多无人机系统中的航迹规划是保证无人机协同作战和避免碰撞的关键问题。为了有效解决这一问题，灰狼优化算法被引入多无人机航迹规划领域。灰狼优化算法源于对灰狼社会行为的模拟，通过模拟灰狼群体中的领导结构和协同
含脊优化问题的变换坐标改进优化算法,李春明,,采用加固围墙的内点惩罚函数法和传统的外点惩罚函数法,研究了约束优化问题的求解。针对惩罚函数法的序列无约束优化问题含有脊的
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为解决传统分类算法的预测结果所提供的信息不够丰富的问题,采用理论分析和实验相结合的方法,融合Ada Boost算法和可拓学理论,提出一种全新的以关联函数的形式对分类结果进行表达的可拓Ada Boost
一篇非常好的关于粒子群算法应用的文章，主要应用在电站锅炉污染物排放预测与控制优化方面
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