【摘 要】
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为了对风速进行准确预测,结合分类与回归树(Classification and Regression Tree,CART)、自适应噪声完备集成经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition
【机 构】
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新疆新能集团有限责任公司乌鲁木齐电力建设调试所,东北电力大学自动化工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目资助(2018YFB1500803)
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为了对风速进行准确预测,结合分类与回归树(Classification and Regression Tree,CART)、自适应噪声完备集成经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)、回声状态网络与非线性误差修正策略,提出了一种基于回声状态网络(Echo Sate Network,ESN)的混合期风速预测方法。其中,CART用于对原始数据进行重构,得到建模数据集。CEEMDAN用于提
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