基于混合扰动的超短期风电功率ELM集成预测

• 作者: 敖培 李延强 李怀芝 李明 杨百顺
• 来源期刊: 数字技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: Bootstrap算法 随机子空间算法 极端学习机 集成预测
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 79-79
• 页数: 1页
• 分类号: TP311.13
• 字数: 1211字
• 语种: 中文

摘要

本文提出一种基于混合扰动的极端学习机集成预测算法对超短期风电功率进行预测，即通过Bootstrap算法和RS算法产生基分类器之间的差异性，然后利用加权平均的方法集成各个体ELM的预测结果。实验表明，与个体预测模型相比，该算法有更高的预测精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李明	河南师范大学软件学院	44	72	4.0	7.0
2	敖培	河南师范大学计算机与信息工程学院	30	12	1.0	1.0
3	杨百顺	河南师范大学软件学院	16	7	1.0	1.0
4	李延强	河南师范大学政治与公共管理学院	18	8	1.0	1.0
5	李怀芝	河南师范大学计算机与信息工程学院	4	2	1.0	1.0