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基于改进核极限学习机的风电功率短期预测

黄文聪 潘风 杨子潇 常雨芳

重庆理工大学学报2023,Vol.37Issue(4):241-250,10.
重庆理工大学学报2023,Vol.37Issue(4):241-250,10.DOI:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2023.02.027

基于改进核极限学习机的风电功率短期预测

Short-term prediction of wind power based on improved kernel extreme learning machines

黄文聪 1潘风 1杨子潇 1常雨芳1

作者信息

  • 1. 湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室,武汉 430068
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摘要

关键词

风电功率预测/完全噪声辅助聚合经验模态分解/小波阈值去噪/核极限学习机/粒子群算法

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

黄文聪,潘风,杨子潇,常雨芳..基于改进核极限学习机的风电功率短期预测[J].重庆理工大学学报,2023,37(4):241-250,10.

基金项目

国家自然科学基金项目(61903129) (61903129)

重庆理工大学学报

OA北大核心

1674-8425

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