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赵世磊

作品数:3 被引量:3H指数:1
供职机构:淄博供电公司更多>>
相关领域:电气工程自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 1篇电气工程
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇诊断专家系统
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇知识发现
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇数据挖掘
  • 1篇数据挖掘技术
  • 1篇专家系统
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇径向基
  • 1篇径向基神经
  • 1篇径向基神经网...
  • 1篇功率
  • 1篇功率预测
  • 1篇风电
  • 1篇风电功率
  • 1篇风电功率预测

机构

  • 2篇淄博供电公司
  • 1篇青岛大学
  • 1篇潍坊供电公司

作者

  • 2篇赵世磊
  • 1篇张智晟
  • 1篇李业顺
  • 1篇陈文佼

传媒

  • 1篇青岛大学学报...
  • 1篇电子技术与软...

年份

  • 1篇2018
  • 1篇2015
3 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于知识发现和数据挖掘技术的诊断专家系统的研究被引量:1
2018年
为了克服传统诊断专家系统知识获取困难的缺陷,将知识发现和数据挖掘技术引入诊断专家系统进行探讨分析,提出了一个新的系统框架并给与了试验,结果表明,系统运行后,对传统诊断专家系统知识获取困难的缺陷有一定的改善作用。
李业顺毕凯赵世磊
关键词:诊断专家系统知识发现数据挖掘
RBF-NN与RBF-SVM组合的风电功率预测研究被引量:2
2015年
针对单一预测模型无法全面利用历史数据对风电场风电功率预测问题,本文提出了基于径向基神经网络(RBF-NN)与径向基-支持向量机(RBF-SVM)组合的风电场风电功率预测模型,通过固定综合权系数将2个模型融合在一起,同时采用最小二乘法来求取各子模型的权系数,实现2个子模型的优势互补,并对实际某风电场的功率数据进行预测仿真和测试。仿真结果表明,2个模型组合后,平均绝对误差为11.63%,分别比子模型降低0.87%和0.76%,证明所提出的组合预测模型能有效提高预测精度。该研究满足实际的调度预测要求。
赵世磊陈文佼陈军港张智晟
关键词:径向基神经网络支持向量机风电功率预测
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