输入变量选择相关论文
为解决河湖水位支持向量回归（SVR）模型输入变量选择问题，提出了基于进化算法的模型结构-参数同步优化方法.该方法可应对复杂河湖交汇......
针对有数百个可能输入的复杂非线性动态系统模糊建模问题,本文提出一种新的考虑重要输入变量选择的模糊辨识方法.首先采用两阶段模......
对于发电企业来说,要把握电力市场的大方向,使本企业适应电力市场环境的变化,重要的是要准确掌握发电成本,实行优化运行,节能降耗.......
本文针对现有管制员工作负荷计算的模型并未直接涉及到对输入变量选择的现状，运用因子分析非线性多元统计方法提取运行数据的有......
系统建模与控制的第一步是输入变量选择.在模糊聚类和最小二乘法的基础上,提出了一种基于Takagi-Sugeno模糊模型的输入变量选择方......
结合一种特殊的零阶Ｔ－Ｓ模糊神经元网络模型，给出了一种具有通用性隶属函数形式。重点解决了这 网络结构辨识方法的困难，包括模糊神经元......
作为电力系统运行和规划的基础,负荷预测工作已经成为电网经济运行及其调度自动化的重要内容.随着中国电力事业的发展,负荷预测尤......
短期负荷预测是能量管理系统中的重要组成部分，是电力系统调度运行部门的重要日常工作。短期负荷预测的准确性关系到电力网的经济调......
提高短期电力负荷预测精度是保障电网安全稳定运行的技术措施之一,通过选取影响负荷的最优输入变量集合,建立高斯过程回归(Gaussia......
针对过程工业中难以直接测量的变量建立其软测量模型,对于实现关键指标的在线监测和实时控制具有十分重要的意义。变量的选择直接......
输入变量选择是神经网络建模前的一项重要工作,是否能够选择出一组最能反映期望输出变化原因的输入变量直接关系到神经网络预测的......
讨论了短期负荷预测神经网络实现时需考虑的几个问题,包括负荷数据处理、神经网络输入变量选择、神经网络学习算法选择、预测策略......
为了提高人工鱼群算法AFSA（artificial fish swarm algorithm）的全局搜索能力及加快其收敛速度,提出一种将其与免疫算法IA（immune alg......
针对支持向量机（support vector machine,SVM）负荷预测方法中存在冗余信息、数据量过大而导致的训练时间过长、速度变慢等缺陷,利用......
输入变量选择是神经网络建模前的一项重要工作 ,是否能够选择出一组最能反映期望输出变化原因的输入变量直接关系到神经网络预测的......
风电机组齿轮箱温度预测中输入变量的选择直接影响预测的准确性，本文将正交最小二乘法和相关系数法用于齿轮箱输入变量的选取，采用BP......
针对多变量混沌时间序列预测问题,提出了一种基于输入变量选择和极端学习机的预测模型.其基本思想是对多变量混沌时间序列进行相空......
为提高短期负荷预测精度,采用变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)技术将原始历史负荷序列分解为一系列特征互异的......
