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机译:风力涡轮机功率输出非常短期预测:PSO-ANFIS模型中数据聚类技术的比较研究
Univ Johannesburg Dept Mech Engn Sci Johannesburg South Africa;
Univ Johannesburg Dept Mech & Ind Engn Johannesburg South Africa|Covenant Univ Dept Mech Engn Ota Nigeria;
Univ Johannesburg Dept Mech Engn Sci Johannesburg South Africa;
Univ Johannesburg Dept Mech Engn Sci Johannesburg South Africa;
ANFIS; Autoregressive model; Data clustering; Particle swarm optimization; Wind turbine;
机译:利用模型结构选择和数据融合技术进行短期风电预测
机译:基于长短期记忆网络和高斯混合模型的风力发电短期预测与不确定性分析
机译:基于分层输出功率和泊松重新采样随机林算法的风力短期预测模型
机译:短期风电功率预测的双阶段分层混合PSO-ANFIS模型
机译:预测风力涡轮机故障和相关成本:调查故障原因,影响和严重性,建模可靠性并使用可靠性方法和机器学习技术预测风力涡轮机的故障时间,维修时间和故障成本
机译:在自然风中混合垂直轴风力涡轮机测量的数据集
机译:风机的聚类方法及其在短期风电预测中的应用
机译:风力发电机组风场预测模型输出统计的开发和测试