| 注册
首页|期刊导航|水力发电学报|基于并行机器学习的风功率超短期预测

基于并行机器学习的风功率超短期预测

李金龙 王义民 畅建霞 姜雯曦 王学斌

水力发电学报2023,Vol.42Issue(1):P.40-51,12.
水力发电学报2023,Vol.42Issue(1):P.40-51,12.DOI:10.11660/slfdxb.20230105

基于并行机器学习的风功率超短期预测

李金龙 1王义民 1畅建霞 1姜雯曦 1王学斌1

作者信息

  • 1. 西安理工大学水利水电学院,西安710048
  • 折叠

摘要

关键词

集合经验模态分解/双向长短期记忆/并行计算/贝叶斯优化/组合模型

分类

能源科技

引用本文复制引用

李金龙,王义民,畅建霞,姜雯曦,王学斌..基于并行机器学习的风功率超短期预测[J].水力发电学报,2023,42(1):P.40-51,12.

基金项目

国家自然科学基金项目(U1965202,U2003204,52009101)。 (U1965202,U2003204,52009101)

水力发电学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

1003-1243

访问量0
|
下载量0
段落导航相关论文