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摘要:
为解决风力机叶片结冰预测问题,本文采用卡方检验结合Pearson相关系数进行特征筛选,该方法筛选出的特征所保留的信息较之于单一的卡方检验更多;采用Pearson相关系数结合主成分分析(PCA)进行特征降维,该方法的降维效果较之于单一的PCA更好;采用单一模型CART、RF和MLP构建的Stacking模型进行风力机叶片结冰预测,该模型的预测效果比单一模型更好.这证明了本文所提出的特征筛选方法、特征降维方法及预测模型的有效性.
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文献信息
篇名 基于Stacking模型的风力机叶片结冰预测研究
来源期刊 数据通信 学科
关键词 风力机叶片结冰预测 卡方检验 Pearson相关系数 主成分分析 Stacking模型
年,卷(期) 2021,(3) 所属期刊栏目 技术交流
研究方向 页码范围 48-53
页数 6页 分类号 TK83
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-5057.2021.03.011
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研究主题发展历程
节点文献
风力机叶片结冰预测
卡方检验
Pearson相关系数
主成分分析
Stacking模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
数据通信
双月刊
1002-5057
11-2841/TP
大16开
北京市海淀区学院路40号
82-891
1980
chi
出版文献量(篇)
2014
总下载数(次)
6
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