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本文提出一种基于混合扰动的极端学习机集成预测算法对超短期风电功率进行预测,即通过Bootstrap算法和RS算法产生基分类器之间的差异性,然后利用加权平均的方法集成各个体ELM的预测结果。实验表明,与个体预测模型相比,该算法有更高的预测精度。
基于混合扰动的超短期风电功率ELM集成预测
【摘 要】
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本文提出一种基于混合扰动的极端学习机集成预测算法对超短期风电功率进行预测,即通过Bootstrap算法和RS算法产生基分类器之间的差异性,然后利用加权平均的方法集成各个体ELM
【机 构】
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河南师范大学计算机与信息工程学院,河南师范大学软件学院,河南师范大学政治与公共管理学院
【出 处】
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数字技术与应用
【发表日期】
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2014年10期
【基金项目】
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河南省科技厅基础与前沿技术研究项目No.142300410163, 河南省教育厅科学技术研究重点项目
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