|国家科技期刊平台
| 注册
首页|期刊导航|中国电力|基于气象特征挖掘与AdaBoost-MEA-ELM模型的绝缘子盐密预测

基于气象特征挖掘与AdaBoost-MEA-ELM模型的绝缘子盐密预测

王尧平 李特 姜凯华 李文辉 吴强 王羽

中国电力2023，Vol.56Issue(9)：P.157-167,11.
✕
中国电力2023，Vol.56Issue(9)：P.157-167,11.DOI:10.11930/j.issn.1004-9649.202303084

基于气象特征挖掘与AdaBoost-MEA-ELM模型的绝缘子盐密预测

王尧平 1李特 2姜凯华 2李文辉 3吴强 1王羽1

作者信息

  • 1. 武汉大学电气与自动化学院,湖北武汉430072
  • 2. 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院,浙江杭州310014
  • 3. 国网浙江省电力有限公司台州供电公司,浙江台州318000
  • 折叠

摘要

关键词

等值盐密预测/气象特征/随机森林/极限学习机/思维进化/AdaBoost算法

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

王尧平,李特,姜凯华,李文辉,吴强,王羽..基于气象特征挖掘与AdaBoost-MEA-ELM模型的绝缘子盐密预测[J].中国电力,2023,56(9):P.157-167,11.

基金项目

国网浙江省电力有限公司科技项目(B311DS221005)。 （B311DS221005）

中国电力

OA北大核心CSCDCSTPCD

1004-9649

访问量0
|
下载量0
段落导航相关论文