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1.
吴俊利  张步涵  王魁 《电网技术》2012,36(9):221-225
进行较准确的风速预测对含大规模风电场的电力系统进行经济调度具有重要意义。针对目前神经网络法、时间序列法、卡尔曼滤波法等算法在短期风速预测上精度不高的缺陷,引入Adaboost算法对前馈(back propagation,BP)神经网络算法进行改进,提出了基于Adaboost的BP神经网络算法,并将该方法应用于短期风速预测。经算例分析,该算法在超前1 h和2 h的风速预测精度优于其他2种算法,且该算法在高风速段(10 m/s以上)平均绝对百分比误差低于7.5%,具有较高的工程应用价值。  相似文献   
2.
随着环保要求的不断提高,大型燃煤电厂锅炉的NOx排放特性日益受到关注。借助某600MW锅炉燃烧调整试验数据,采用BP-adaboost算法建立了NOx排放特性的预测模型。研究结构表明,与BP神经网络建立的NOx特性排放模型相比,该模型能根据燃煤特性及各种操作参数更加准确预测锅炉在不同工况下NOx排放特性。  相似文献   
3.
心理学的数据往往是通过主观评判得到的,和物理学的数据相比有较大的误差。以创造力测量为例,运用概化理论对心理测量数据的质量进行了描述。采用BP-Adaboost RT方法对心理测量数据进行建模,并且和多元线性回归、单个BP网络的建模进行了比较,结果表明,概化理论可以用来分析心理测量数据,数据的质量会影响到模型的预测精度。  相似文献   
4.
基于AdaBoost算法的VOD代理数据分布策略   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出一种面向园区网VOD代理系统的节目分布策略,首先构建基于BP神经网络的弱分类器并采用AdaBoost算法将其提升为强分类器,然后基于该分类器对系统中的节目按流行度高低进行分类,再根据分类结果采用基于分组和点播率的方法对系统中的代理服务器进行文件分布.该策略充分利用用户点播行为中蕴含的信息,并具有执行结构简洁,易于实施的优点,仿真实验结果表明该策略能有效提高代理服务器的利用率.  相似文献   
5.
介绍了基于AdaBoost的多神经网络集成预测方法。集成方法的预测结果优于其他方法的预测结果,这一点在理论上和经验上已经得到证明。AdaBoost是适用于时间序列预测的集成方法。基于AdaBoost算法,采用多个BP神经网络训练随机生成的风速样本,再由多个训练结果生成最终的风速预测值。用该方法预测的误差低于用单一BP神经网络进行的预测,其分析和仿真结果表明了其优越性。  相似文献   
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