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[学位论文] 作者：徐任超,,
来源：上海交通大学 年份：2019
时间序列是重要的数据形式,对时间序列的有效分析和精准预测具有重要的现实意义。时间序列数据通常具有长期的复杂非线性和高波动性,传统的时间序列分析方法效果不佳,还面临...
[期刊论文] 作者：徐任超, 叶明锋,,
来源：企业管理 年份：2017
近年来,国家大力支持清洁能源及光伏产业发展,对光伏发电实施电价补贴等多项优惠政策,供电企业对光伏发电并网提供“绿色通道”服务等,光伏发电用户数迅猛增长。很多企业利用...
[期刊论文] 作者：徐任超, 阎威武, 王国良, 杨健程, 张曦,,
来源：自动化学报 年份：2020
时间序列数据广泛存在于人类的生产生活中,通常具有复杂的非线性动态和一定的周期性.与传统的时间序列分析方法相比,基于深度学习的方法更能捕捉数据的深层特性,对具有复杂非...
[期刊论文] 作者：徐任超, 阎威武, 王国良, 杨健程, 张曦,
来源：自动化学报 年份：2019
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[期刊论文] 作者：雷前,潘妍,徐任超,黄继明,刘巽梁,潘榕,
来源：电力大数据 年份：2021
为解决光伏出力超短期预测模型精度不足和运算速度慢的问题,本文提出了一种基于数据优化的改进深度学习方法光伏出力超短期预测模型。首先,为提升模型的计算效率,通过数据预处理和动态指数平滑法对样本数据进行优化;随后,应用卷积神经网络算法(CNN)构建的多阶卷......
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