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【2h】

Short-Term Electricity-Load Forecasting Using a TSK-Based Extreme Learning Machine with Knowledge Representation

机译：使用具有知识表示的基于TsK的极限学习机进行短期电力负荷预测

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作者
Chan-Uk Yeom; Keun-Chang Kwak;
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年度 2017
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1. A robust combination approach for short-term wind speed forecasting and analysis - Combination of the ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average), ELM (Extreme Learning Machine), SVM (Support Vector Machine) and LSSVM (Least Square SVM) forecasts using a GPR (Gaussian Process Regression) model [J] . Wang Jianzhou, Hu Jianming Energy . 2015,第DECaPTa1期

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
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