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希望有达人讲讲A的思路啊~~~

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  • TA的每日心情
    开心
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    [LV.5]常住居民I

    发帖功臣

    11#
    发表于 2011-11-26 13:56 |只看该作者
    |招呼Ta 关注Ta
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  • TA的每日心情

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    [LV.1]初来乍到

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    do__yo        

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  • TA的每日心情
    郁闷
    2012-2-14 00:36
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    [LV.5]常住居民I

    时间序列、卡尔曼滤波法、神经网络法、小波-神经网络法、支持向量机、组合预测法、主成分分析法。。。and一堆一堆没列出的
    崩溃了顶顶顶顶顶顶
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  • TA的每日心情
    难过
    2014-5-6 00:04
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    [LV.5]常住居民I

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  • TA的每日心情
    郁闷
    2011-12-24 16:59
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    [LV.1]初来乍到

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  • TA的每日心情

    2011-11-27 19:13
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    [LV.1]初来乍到

    自我介绍
    自信,勇敢,喜欢挑战~~~~~
    可以考虑着手操作的模型和方法:2 \4 c/ @8 b. b) d5 [
    ; }3 V3 N! C/ T: P2 ^0 I* `) C1、时间序列分析(aram)) h4 R/ w: p# v; U- ]0 @: c/ P* ^
    0 y8 m/ F) o  E; V) }2、神经网络(BP、RBF、Elman等)
    - L( j' D2 w: {2 W8 a4 I8 v- h8 Z* s7 ^2 r  P2 q% _7 c$ L3、向量机(svm)7 H, \( a6 n3 A3 c! N& W/ I
    - D/ C2 u7 b7 V; u0 ?4、小波分析
    1 A3 n! h  k7 m/ K7 K/ l% I3 A/ I7 Y; T% i% b) \( V5、卡尔曼滤波' Y# h  w. X$ t# I( p7 p$ l8 n6 E3 y
    7 V- W& X) r  ~) t- i以及各种混合算法吧!~比如基于小波分析和神经网络的综合算法!~% t* H1 D, e$ E/ O& I; a( x9 D: u3 E  n7 |" D- M6 _/ v
    本题的难点在于% N: i% U" z  }! Y5 n$ N% k! V" ]2 Q1 I: V7 W- r  F) z- X
    一、剥离了气象要素(包括风速、风向等数据),就用功率来预测功率,切功率的值无明显的特征……0 V% X) R/ Q, z3 q$ k, \
    2 ^4 D9 z$ I3 O3 ?7 p  [- T9 T- L" k0 L* o二、需要预测的是中期的功率(24小时的数据)以及长期的功率(一周的数据)!~1 e( M  q1 o( |
    - L3 a) |' k+ D5 C5 _三、神经网络、小波分析等算法就已经让大部分童鞋苦不堪言了,何况还需要综合应用,很难实现啊!~
    1 }- x0 K2 G: d9 \
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  • TA的每日心情

    2011-11-27 19:13
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    [LV.1]初来乍到

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