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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.
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   
3.
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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