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【2h】

A Fuzzy Group Forecasting Model Based on Least Squares Support Vector Machine (LS-SVM) for Short-Term Wind Power

机译：基于最小二乘支持向量机（Ls-sVm）的短期风电模糊群预测模型

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作者
Xuebin Zhang; Qiang Wang; Dongxiao Niu; Kin Keung Lai; Qian Zhang;
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年度 2012
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1. A Fuzzy Group Forecasting Model Based on Least Squares Support Vector Machine (LS-SVM) for Short-Term Wind Power [J] . Dongxiao Niu, Kin Keung Lai, Qian Zhang, Energies . 2012,第9期

机译：基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的短期风电模糊群预测模型
2. Comparison Between Wind Power Prediction Models Based on Wavelet Decomposition with Least-Squares Support Vector Machine (LS-SVM) and Artificial Neural Network (ANN) [J] . Antonio Ficarella, Maria Grazia De Giorgi, Paolo Maria Congedo, Energies . 2014,第8期

机译：基于小波分解的最小二乘支持向量机（LS-SVM）和人工神经网络（ANN）的风电功率预测模型的比较
3. A Parameter Self-Adjusting Optimization Model to Simulate and Forecast Short-Term Wind Speed Based on Least Square Support Vector Machine Regression Algorithm and Parameter Cross Validation Method [J] . Zhibin Liu, Qian Li Advanced Science Letters . 2012,第Null期

机译：基于最小二乘支持向量机回归算法和参数交叉验证法的短期风速参数自适应预测优化模型
4. Short-Term Wind Power Forecasting Based on Least-Square Support Vector Machine (LSSVM) [C] . Xiao Li, Xin Wang, Yihui Zheng, International Conference on Renewable Energy and Environmental Technology . 2014

机译：基于最小二乘支持向量机的短期风力预测（LSSVM）
5. Application of least squares support vector machines in medium-term load forecasting. [D] . Afshin, Mohammadreza. 2007

机译：最小二乘支持向量机在中期负荷预测中的应用。
6. Study of ARIMA and least square support vector machine (LS-SVM) models for the prediction of SARS-CoV-2 confirmed cases in the most affected countries [O] . Sarbjit Singh, Kulwinder Singh Parmar, Sidhu Jitendra Singh Makkhan, -1

机译：ARIMA和最小二乘支持向量机（LS-SVM）模型用于预测受灾最严重国家中SARS-CoV-2确诊病例的研究
7. A Fuzzy Group Forecasting Model Based on Least Squares Support Vector Machine (LS-SVM) for Short-Term Wind Power [O] . Xuebin Zhang, Qiang Wang, Dongxiao Niu, 2012

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