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为提高短期风电功率的预测精度并对功率预测的不确定性进行量化,提出了基于高斯过程回归（Gaussian Process Regression,GPR）和Bootstrap Aggregation（Bagging）的组合预测方法。针对GPR的不稳定性和计算量大的特点,引入了Bagging和训练数据完全条件独立下的近似方法（Fully Independent Training Conditional Approximation,FITC）。同时,在贝叶斯决策（Bayesian Committee Machine