Dept. of Electrical and Electronics Engineering Batman University Batman, Turkey;
Dept. of Electrical and Electronics Engineering Batman University Batman, Turkey;
Dept. of Electrical and Electronics Engineering Batman University Batman, Turkey;
Dept. of Electrical and Electronics Engineering Inonu University Malatya, Turkey;
Rain; Feature extraction; Estimation; Load forecasting; Training; Mathematical model; Indexes;
机译:极端学习机的混合结构与特征选择,信号分解和参数优化结合短期风速预测
机译:具有特征选择的复合分位数回归极限学习机用于短期风速预测:一种新方法
机译:基于抹香鲸算法和小波最小二乘支持向量机的DWT-IR短期电力负荷预测特征选择
机译:通过极端学习机通过特征选择来确定估算小房子短期功率负荷的相关特征
机译:用于识别机器学习中相关特征的迭代特征加权:具有多层感知器,径向基函数和支持向量体系结构。
机译:基于极限学习机和分数阶达尔文PSO的特征选择新方法
机译:基于抹香鲸算法和DWT-IR小波最小二乘支持向量机的特征选择短期电力负荷预测
机译:机器学习中相关特征的选择