区间预测相关论文
中国山岭隧道的总量将以每年2000km速度递增,平均约6km/d,其中相当数量为穿越构造带、活断层和软弱带等地质条件复杂的深埋长大隧......
云团移动使得太阳辐照度产生较强波动，进而导致光伏发电功率呈现随机性和波动性，对电力系统的安全稳定运行产生严重影响。针对上述问......
光伏发电功率的波动性和间歇性为电力系统调度管理带来巨大的挑战，精确的光伏功率区间预测是解决上述问题的一种有效途径。为此，本文......
目前大气污染物对于地区经济以及人体健康的影响不容忽视。选取徐州市2016-01-01—2021-01-24大气污染物和气象要素数据，针对大气污......
径流时间序列是一种具有代表性的时间序列,对其进行相关分析研究已有很多先例,并取得了不错的结果。然而径流时间序列受到多种复杂......
为对铁路沿线风速提前进行预判，保障桥梁施工时以及高速铁路列车运行时的安全，本文提出了基于深度自回归模型（DeepAR）的短期风速预测方......
为满足日益增长的能源消耗需求,实现全球低碳能源利用,扎实推进可再生能源发展利用已成为全球能源发展的焦点。微电网目前已成为消......
为了减少负荷预测中电网运行不确定因素产生的误差,本文结合BP神经网络与分位数回归(QR)算法,提出基于BP-QR模型的负荷区间预测方......
高速列车在运行时出现横向蛇行失稳将会严重影响到列车的安全运行。而现有文献主要采用特征提取与特征识别方法,这些方法在特征提......
短期电力负荷具有较强的随机性与波动性，电力系统的经济运行对精确负荷预测提出了越来越高的要求。针对近年提出的基于GRU（Gate Recu......
随着新的服务和业务模式与配电网越来越紧密关联,将负载不确定性纳入预测计算中变得越来越重要.本文提出了一种有效的基于广义多项......
为应对风电功率不确定性问题带来的电网安全稳定运行风险，近年来区间预测方法受到了广泛关注，但现有研究主要集中于单风电场预测领域......
电动汽车（Electric Vehicle,EV）充电负荷时序随机性强,随着EV渗透率的不断增加,EV无序充电的随机性对孤岛型微电网的经济性与供电可......
针对电力负荷预测中点预测模型无法量化描述未来负荷不确定性的问题,提出一种基于滑块自助法与长短时记忆网络组合的区间预测方法.......
与点值数据相比， 区间数据更能够从全局上刻画股票市场的内在结构特征. 然而， 已有关于区间数据的预测研究只关注误差序列的单次预测......
随着经济、科技和生产的飞速发展,航天器系统的结构设计日趋复杂,功能愈发全面,呈现出规模庞大、综合集成、深度智能等特征,伴随着......
科学准确的需水量预测结果可以为城市水资源供需平衡决策提供合理依据.针对城市需水涉及因素多、历史数据样本量少、需水量具有波......
在高比例可再生能源参与市场竞争的背景下,电价波动更为剧烈.为了对电价区间进行预测,提出了动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Net......
随着电动汽车(electric vehicle,EV)的持续推广,其强随机性的充电负荷为配电网运行带来挑战.为提高配电网运行可靠性与经济性,提出......
为响应碳达峰、碳中和的需求,构建一套完整的"源-网-荷-储"的新能源电力系统,提出了一种基于Hamiltonian Monte Carlo推断深度高......
负荷区间预测能够对负荷出力变化进行概率化分析,准确量化不确定性因素对负荷的影响.相较于传统的点预测,区间预测更能直观反映负......
光伏发电是我国应对能源危机和经济发展新形势的战略新兴产业,在总能源结构中占比大幅上升。然而,受气象等因素的影响,光伏发电波......
提出一种基于深度学习与误差修正的超短期风电功率预测方法.首先采用双向门控循环单元网络模型对风电功率进行点预测,提取初步预测......
广东电网中部分220 kV站点负荷冲击特性强,存在短时大幅波动且预测困难的特点,严重影响了实时市场出清过程中断面安全校核的准确性......
为了提高区间预测的精度,提出一种考虑时间序列上下限协整关系的区间预测组合模型(VECM-CoinSVR).首先,用向量误差修正模型(VECM)......
Lee-Carter模型及相关扩展模型是常用的死亡率预测模型,在人口死亡率的预测中具有重要地位,利用时间序列外推进行死亡率预测,常常......
随着化石燃料的日益枯竭以及空气污染的不断，可再生能源成为了当前以及未来一长段时间的重要发展方向。风能作为一种具备占地范围小......
为解决矿业安全生产事故预测过程中的不确定性和随机性问题,提出了一种矿业安全生产事故时间序列的模糊区间预测模型.采用小波变换......
针对确定性点功率预测不能准确反映出光伏功率的随机性和波动性的问题,提出一种基于粒子群优化算法(PSO),优化相关向量机(RVM)的光......
针对支持向量机(SVM)在交通流量预测中存在波动性且预测精度低的问题,提出了采用模糊信息粒化(FIG)和改进鲸鱼优化算法(IWOA)的SVM......
为提高矿业安全生产态势的预测精度,针对单一预测模型对非平稳非线性时间序列预测精度低、模型选择困难等问题,提出一种基于模糊信......
为了获得精确的光伏功率预测结果和量化其不确定性,提出了一种基于改进长短期记忆网络(LSTM)与高斯过程回归(GPR)的光伏功率预测方......
随着世界经济的绿色发展,大力发展可再生能源逐渐成为共识。可再生能源中太阳能的开发利用已成为当前能源转型中的重要领域,并在很......
较大区域的供水管网是一个典型的参数时变的复杂系统，由于关键信息很难及时获取，存在严重的信息不对称，导致很难对其物理漏失做出及时......
电力系统自然频率特性系数β是整定区域互联电网自动发电控制(automatic generation control,AGC)策略中频率偏差系数B的重要依据.......
【摘 要】在“互联网+大数据”的背景下，搜索引擎为人类提供了多源的瞬时信息。在预测中，由于预测系统的复杂性，区间数作为刻画事物随......
在Holt指数平滑模型、多层感知器(MLP)模型及支持向量机(SVM)模型三种区间预测方法的基础上,通过引进COWA算子和相关系数的概念,构......
在时间序列的分析与预测中,区间预测模型由于其相比于普通的单值预测模型能够更好地体现数据变化的动态特性而愈来愈受到重视。基......
近年来,随着面向服务的计算模式和架构的广泛应用,越来越多的Web服务出现在Internet上。许多Web服务具有相同或相似的功能,但是服......
对油耗数据进行区间预测时,数据的不平衡性会导致一般的区间预测方法得到的预测区间质量较低。针对上述问题,提出了基于SMOTE-XGBo......
近年来,太阳能已成为全球重要的新能源之一。随着分布式电源并网规模的增加,让电网调度变得困难,电力系统的稳定性下降,预测准确性......
瓦斯事故是煤矿安全生产的主要威胁,一旦发生,就会引起巨大的经济损失甚至人员伤亡。瓦斯事故主要由瓦斯浓度过高引起。瓦斯是可燃......
电力系统的高效稳定是国家经济发展的重要基础。但由于电能的生产、输送、分配和消费几乎是同时进行的,电力无法大量储存,所以电力......
