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智能預(yù)測方法及其在能源領(lǐng)域的應(yīng)用

包郵 智能預(yù)測方法及其在能源領(lǐng)域的應(yīng)用

出版社:哈爾濱工程大學(xué)出版社出版時(shí)間:2019-03-01
開本: 26cm 頁數(shù): 154頁
中 圖 價(jià):¥33.4(7.4折) 定價(jià)  ¥45.0 登錄后可看到會員價(jià)
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智能預(yù)測方法及其在能源領(lǐng)域的應(yīng)用 版權(quán)信息

智能預(yù)測方法及其在能源領(lǐng)域的應(yīng)用 內(nèi)容簡介

本書從基于進(jìn)化算法的SVR參數(shù)確定方法、基于改進(jìn)優(yōu)化算法的SVR參數(shù)確定方法及計(jì)入周期/季節(jié)機(jī)制的進(jìn)化SVR預(yù)測模型三個(gè)方面, 系統(tǒng)論述了將SVR、進(jìn)化算法、云理論、周期機(jī)制及季節(jié)機(jī)制融合應(yīng)用于能源預(yù)報(bào)的建模方法及改進(jìn)效果。

智能預(yù)測方法及其在能源領(lǐng)域的應(yīng)用 目錄

第1章 概述
1.1 傳統(tǒng)預(yù)測方法在能源預(yù)測領(lǐng)域的應(yīng)用
1.2 人工智能方法在能源預(yù)測領(lǐng)域的應(yīng)用
1.3 SVR模型在能源預(yù)測領(lǐng)域的應(yīng)用
1.4 提高SVR模型預(yù)測精度的主要途徑
參考文獻(xiàn)

第2章 預(yù)測模型及其在能源領(lǐng)域的應(yīng)用
2.1 幾類經(jīng)典預(yù)測模型
2.2 支持向量機(jī)回歸模型
2.3 實(shí)例數(shù)據(jù)集和預(yù)測對比統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)
2.4 對比模型建模及預(yù)測結(jié)果
參考文獻(xiàn)

第3章 基于進(jìn)化算法的SVR參數(shù)確定方法
3.1 基于GA的SVR參數(shù)確定
3.2 基于SA的SVR參數(shù)確定
3.3 基于GA-SA的SVR參數(shù)確定
3.4 基于PSO的參數(shù)確定
3.5 基于CACO的參數(shù)確定
3.6 基于ARC的參數(shù)確定
3.7 基于IA的參數(shù)確定
參考文獻(xiàn)

第4章 基于改進(jìn)優(yōu)化算法的SVR參數(shù)確定方法
4.1 混沌序列和云模型簡介
4.2 CGA及其在參數(shù)確定中的應(yīng)用
4.3 CSA及其在參數(shù)確定中的應(yīng)用
4.4 CCSA及其在參數(shù)確定中的應(yīng)用
4.5 CGASA及其在參數(shù)確定中的應(yīng)用
4.6 CPSOO及其在參數(shù)確定中的應(yīng)用
4.7 CAS及其在參數(shù)確定中的應(yīng)用
4.8 CABC及其在參數(shù)確定中的應(yīng)用
4.9 CIA及其在參數(shù)確定中的應(yīng)用
參考文獻(xiàn)

第5章 計(jì)入周期/季節(jié)機(jī)制的進(jìn)化SVR預(yù)測模型
5.1 組合機(jī)制
5.2 ARIMA模型和HW模型
5.3 融合周期性/季節(jié)性機(jī)制改進(jìn)進(jìn)化SVR模型
參考文獻(xiàn)
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