【摘 要】
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电价预测在平衡发电量和消耗量中起着至关重要的作用,这对整个社会具有重要的政治和经济意义。然而,电价序列的波动性非常大,单一预测模型难以满足对复杂电价序列建立有效学
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电价预测在平衡发电量和消耗量中起着至关重要的作用,这对整个社会具有重要的政治和经济意义。然而,电价序列的波动性非常大,单一预测模型难以满足对复杂电价序列建立有效学习机制的需求。为解决此问题,本文提出一种基于回声状态网络(ESN)的贝叶斯集成模型,并通过实际电价序列数据验证模型的有效性,经过实证分析,所提出的集成模型有较好的预测性能。
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技
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