- 在线时间
- 18 小时
- 最后登录
- 2017-3-7
- 注册时间
- 2010-4-14
- 听众数
- 4
- 收听数
- 0
- 能力
- 0 分
- 体力
- 232 点
- 威望
- 0 点
- 阅读权限
- 30
- 积分
- 120
- 相册
- 0
- 日志
- 0
- 记录
- 0
- 帖子
- 101
- 主题
- 5
- 精华
- 0
- 分享
- 0
- 好友
- 2
升级   10% TA的每日心情 | 衰 2011-11-27 19:13 |
|---|
签到天数: 2 天 [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 |
|