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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 [  D0 O3 l/ v1 |8 H- r9 i- _# z7 \
    1、时间序列分析(aram)) h4 R/ w: p# v; U- ]0 @: c/ P* ^' @1 i/ F& \1 k5 S
    2、神经网络(BP、RBF、Elman等)$ _, g0 H& I9 [. u! A9 I
    8 v- h8 Z* s7 ^2 r  P2 q% _7 c$ L3、向量机(svm)7 H, \( a6 n3 A3 c! N& W/ I
    ' S, h7 H& Z( [4、小波分析
    7 c: n. w3 t: y/ l% I3 A/ I7 Y; T% i% b) \( V5、卡尔曼滤波
    ! L, Y0 i& ^; K1 n2 l7 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( x
    : ]: Y0 ?( m. [0 b3 g/ i本题的难点在于% N: i% U" z  }! Y5 n  O4 w5 K& _- m0 I% w. L% u
    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……
    " H+ U& H7 _/ I0 h8 P2 ^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( |* U! o+ Z# |( p3 h$ K/ P' u3 x
    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!~
    , Y0 H" I: c! w2 T, P
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    [LV.1]初来乍到

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