基于高斯过程回归和粒子滤波的短期风速预测.pptx
快乐****蜜蜂
亲,该文档总共22页,到这已经超出免费预览范围,如果喜欢就直接下载吧~
相关资料
基于高斯过程回归和粒子滤波的短期风速预测.pptx
汇报人:目录PARTONEGPR的基本原理GPR在短期风速预测中的应用GPR的优势与局限性PARTTWO粒子滤波的基本原理粒子滤波在短期风速预测中的应用粒子滤波的优势与局限性PARTTHREE模型构建思路模型实现过程模型验证与评估PARTFOUR实际风速数据的应用模型预测结果的比较与分析模型应用的优缺点与改进方向PARTFIVE研究结论研究展望THANKYOU
基于变量选择与高斯过程回归的短期负荷预测.docx
基于变量选择与高斯过程回归的短期负荷预测基于变量选择与高斯过程回归的短期负荷预测摘要:随着电力系统的快速发展和巨大负荷需求的增长,短期负荷预测的准确性变得越来越重要。本文提出了一种基于变量选择与高斯过程回归的短期负荷预测方法。该方法通过变量选择技术选择与负荷相关性最高的变量,并利用高斯过程回归模型建立负荷预测模型。通过对实际数据的分析与验证,证明了该方法在短期负荷预测中具有较高的准确性和可靠性。1.引言电力系统是现代社会的重要基础设施之一。为了有效运营电力系统,短期负荷预测成为必要的环节。准确的短期负荷预
基于高斯过程粒子滤波的WIFI信号定位追踪.docx
基于高斯过程粒子滤波的WIFI信号定位追踪基于高斯过程粒子滤波的WIFI信号定位追踪摘要:WIFI信号定位追踪技术在室内定位具有重要的应用价值。本文提出了一种基于高斯过程粒子滤波的WIFI信号定位追踪方法。首先,通过采集一定数量的WIFI信号数据,建立训练集,然后使用高斯过程进行信号插值,获取空间上的信号分布。接着,通过粒子滤波方法进行定位追踪,利用先验模型和测量模型对位置进行预测和更新。最后,通过实验验证了该方法的有效性,结果表明,基于高斯过程粒子滤波的WIFI信号定位追踪具有较高的定位精度和可靠性。1
基于粒子群优化及高斯过程回归的铅酸电池荷电状态预测.docx
基于粒子群优化及高斯过程回归的铅酸电池荷电状态预测引言铅酸电池是一种广泛应用于汽车、UPS电源、蓄电池等领域的电池,其荷电状态(SOC)是电池管理系统(BMS)的关键参数之一。准确地预测铅酸电池的SOC能够提高BMS的性能,延长电池的寿命,并确保电池的安全运行。本文基于粒子群优化(PSO)算法及高斯过程回归(GPR)方法,建立了预测铅酸电池SOC的模型,并对模型进行了实验验证。相关工作预测电池SOC的方法主要有模型法和数据驱动法。传统的模型法需要准确的动态电池模型以及电池参数,不仅模型复杂度高且容易受到电
基于高斯过程回归的上市股价预测模型.docx
基于高斯过程回归的上市股价预测模型标题:基于高斯过程回归的上市股价预测模型-----------------------------------------------摘要:股票市场对于投资者来说是一个充满风险和不确定性的领域。准确预测股票的价格波动对于投资决策具有重要意义。传统的基于统计方法的股价预测模型在处理非线性和非平稳数据方面存在一定的局限性。本文提出了一种基于高斯过程回归的股价预测模型,该模型可以有效应对这些问题,并在实证研究中展现了良好的预测性能。引言:股票市场的投资者需要准确预测股票的价格波