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胡佳

作品数:3 被引量:11H指数:1
供职机构:武汉科技大学理学院更多>>
发文基金:冶金工业过程系统科学湖北省重点实验室开放基金湖北省教育厅科学技术研究项目国家自然科学基金更多>>
相关领域:理学电气工程更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 2篇理学
  • 1篇电气工程

主题

  • 2篇奇点
  • 2篇孤立奇点
  • 1篇短期风速
  • 1篇短期风速预测
  • 1篇学习机
  • 1篇优化算法
  • 1篇子群
  • 1篇粒子群
  • 1篇粒子群优化
  • 1篇粒子群优化算...
  • 1篇留数
  • 1篇极限学习机
  • 1篇风速
  • 1篇风速预测
  • 1篇变分
  • 1篇参数优化
  • 1篇差分

机构

  • 3篇武汉科技大学

作者

  • 3篇喻敏
  • 3篇胡佳
  • 2篇王文波
  • 2篇马建清
  • 1篇胡佳
  • 1篇王斌

传媒

  • 1篇高等数学研究
  • 1篇高师理科学刊
  • 1篇电力系统保护...

年份

  • 1篇2022
  • 2篇2016
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
一类极点的留数计算
2016年
本文探讨了一类比较特殊的极点类型的留数计算并从理论上给出证明.
喻敏王文波王斌马建清胡佳
关键词:孤立奇点留数
基于自适应组合模型的超短期风速预测被引量:10
2022年
风电场的风速预测对电力系统的稳定及安全运行有着重大的影响。考虑到风速序列具有间歇性和随机性等特征,提出一种基于参数优化的变分模态分解及极限学习机的组合模型,将其用于超短期风速预测。首先,采用变分模态分解算法将风速序列分解为一系列的平稳分量。以正交性为适应度函数,利用网格优化算法搜索变分模态分解的关键参数值——分解层数和惩罚因子,确保分解出来各模态分量之间的信息正交性,抑制耦合分量的产生。然后,利用极限学习机对各分量进行预测。针对极限学习机预测不稳定的问题,采用粒子群算法对其初始权值及阈值进行参数优化,对于该模型的输入维数则运用自回归差分移动平均模型的定阶结果进行自适应确定。最后,叠加各分量的预测值作为最终的预测结果。实验结果表明,所提出的组合模型在预测精度上显著优于其他基准模型。
关永锋喻敏胡佳
关键词:粒子群优化算法极限学习机
一类极点级数的判断被引量:1
2016年
探讨了一类比较特殊的极点级数的判断,并从理论上给出证明.
喻敏王文波马建清胡佳
关键词:孤立奇点
共1页<1>
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