Support vector machines; Adaptation models; Computational modeling; Wind speed; Time series analysis; Wind power generation; Predictive models;
机译:一种用于短期风速预测和分析的强大组合方法-使用GPR(ARIMA(自回归综合移动平均值),ELM(极限学习机),SVM(支持向量机)和LSSVM(最小二乘SVM)预测进行组合高斯过程回归模型
机译:建议使用三种机器学习技术对五个MCP模型进行性能评估,以评估目标站点的长期风力涡轮机功率输出
机译:使用Minimax概率机回归,相关向量机,高斯过程回归和极限学习机预测湖泊水位波动
机译:模糊聚类迭代的部分监督模型与长期水文预报
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:使用生物医学数据预测急诊医疗环境中长期前动态应激障碍的个体风险:机器学习多中心队列研究
机译:隐藏的马尔可夫模型与信息标准聚类和极端学习机回归对风预测