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  1. Wind-power-prediction-problem

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  2. 利用新陈代谢灰色预测、样本自适应BP 神经网络和时间序列分析分别进行风电功率实时预测和日前预测,并采用熵值取权法确定组合权重,引入自控机制,构建反馈,提出组合预测法和基于时间序列的卡尔曼滤波法。研究结果表明,组合预测模型能减少各预测点较大误差的出现,而卡尔曼滤波能大幅消减原始序列的波动影响。-Use of metabolic gray forecast, sample adaptive BP neural network and time sequence analysis respective
  3. 所属分类:Project Design

    • 发布日期:2017-11-11
    • 文件大小:1022.72kb
    • 提供者:刘行
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