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光伏发电功率的预测是光伏发电规划和运行的基础,因而受到越来越多的重视。文中提出了FCM相似日聚类与智能算法相结合的光伏阵列功率短期预测模型。该方法的思路是首先通过分析影响光伏阵列输出功率的主要因素,对历史数据与预测日气象环境进行模糊分类,并筛选出相似度高的子集作为样本,以提高预测样本的质量;然后通过神经网络映射出特征空间与光伏功率之间的复杂关系,并用贝叶斯理论对神经网络参数进行优化,提高网络的泛化能力。为检验该方法的有效性和精确性,将所提出方法与常用BP神经网络模型对同一仿真算例进行预测,预测结果表明本文提出的预测模型效果更佳。 相似文献
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数据挖掘是一门新兴的数据处理技术,是当前热门的一个研究领域.本文简要介绍了数据挖掘的概念,论述了基于数据挖掘的预测决策模型建立、实施和效果评估,最后对基于数据挖掘的预测决策模型在电力营销系统中的应用作了实证. 相似文献
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中国省区城市化水平的马尔可夫预测 总被引:1,自引:0,他引:1
首先将中国省区的城市化水平划分为四种状态,并建立一个吸收的Markov随机过程,描述中国省区城市化水平状态的变化规律;其次,利用Markov预测模型,对省区城市化水平的变动趋势进行预测;最后,通过吸收Markov链的基本矩阵,对各种"非吸收状态"进入"吸收状态"(高度城市化水平状态)所需的时间进行预测,并对其进行分析. 相似文献
85.
基于改进支持向量机的电信客户流失预测模型 总被引:7,自引:0,他引:7
随着电信业改革的深入和竞争的加剧,电信企业的客户流失率逐步攀升,如何预测并有效减少客户流失直接关系到电信企业的生存和发展.流失客户在客户总体中占比例较低,因此电信客户数据集中存在明显的非平衡数据问题,传统的客户流失预测把客户流失作为普通的模式识别问题处理,建立基于普适机器学习的预测模型.在两类错误的错分代价相差较大的情况下,基于普适机器学习的预测模型缺乏实用价值,因此引入代价敏感学习理论建立了基于改进支持向量机的电信客户流失预测模型,将不同的错分代价纳入建模过程,有效的提高了模型的预测性能. 相似文献
86.
将遗传网络规划用于解决数据挖掘中的关联规则问题。相对于传统的关联规则挖掘算法,基于遗传网络规划的方法通过其中的遗传算子能够以递增的方式发现关联规则,从而避免了传统方法需要将全部数据库遍历才能得到规则的局限性。通过将要挖掘的关联规则定义为事务间的关联规则,以解决股票市场中的价格预测问题。 相似文献
87.
考察了语言多样性对分析师盈余预测质量的影响,以及这种影响如何因员工教育水平的不同而变化.基于中国上市公司的实证检验结果显示,语言多样性显著降低了分析师盈余预测质量,但是随着公司员工受教育水平提高,语言多样性对分析师盈余预测质量的负面影响有所减弱.进一步研究发现,分析师与CEO间的校友关系增强了员工教育水平对语言多样性与分析师盈余预测准确性之间关系的正向调节作用.研究结论一定程度上丰富了分析师私有信息获取及其影响机理以及社会关系等方面的文献,而且还可帮助投资者、监管者等利益相关方更好地理解分析师行为,促进资源合理配置,增强资本市场的有效性等方面具有一定的启示意义. 相似文献
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城市的发展激化了交通需求与道路建设之间的矛盾,为了缓解这种矛盾,一些大中型城市将眼光瞄准了城市轨道交通。本文论述了客流量预测对于轨道交通规划的重要性,通过"四阶段"法,对西安地铁二号线的客流量进行预测。通过对预测结果的分析,简述影响城市轨道交通客流量预测结果的因素。 相似文献
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