快速集合经验模态分解相关论文
为了提高短时交通流的预测精度和预测速度,基于交通流量序列的不平稳性和随机性,提出了快速集合经验模态分解(fast ensemble empir......
针对风电功率超短期预测问题,提出基于快速集合经验模态分解(Fast Ensemble Empirical Mode Decomposition, FEEMD)、样本熵(Sampl......
在短期风速预测的研究中,使用快速集合经验模态分解算法(FEEMD)可以降低风速的不稳定性,但分解过程会产生端点效应.最小二乘支持向......
可入肺颗粒物(PM2.5)是指空气动力学当量直径小于或等于2.5微米的细颗粒。PM2.5能够长期存在于空气当中,其在空气中浓度越高表明空......
为提升风电功率预测精度,提出基于二层分解技术和粒子群优化长短期记忆(PSO-LSTM)神经网络组合的超短期风电功率预测模型。对风电......
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受风能随机性和预测模型的影响,风速预测时不可避免地会出现误差,通过挖掘误差特性可探索新的风速预测模型,提高预测精度。提出一......
对电站锅炉管阵列内声传播特性及时延值进行研究,利用Fluent软件对非均匀温度场与均匀温度场、不同管排数及不同布置方式的管阵列......
期刊
为提高输电线路激光测距的精度,提出一种基于快速集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)的自适应滤波算法......
针对风电场风速时序的不可控特性以及短期风速预测精度低的问题,提出基于改进快速集合经验模态分解(fast ensemble empirical mode......
运用快速集合经验模态分解(FEEMD)技术将非平稳下击暴流风速分解为一系列的固有模态分量。随后,建立核极限学习机(KELM)非平稳风速预测......