预测模型 第2页

清华大数据“赛事经验分享”系列讲座旨在分享国内外大数据领域重要赛事获胜团队及个人的参赛历程及获胜经验，本期，我们邀请到PHM Data Challenge十年竞赛史上首个完全由中国本土数据精英组成的冠军团队——昆仑数据K2代表队的领队人昆仑数据首席数据科学家田春华博士及团队成员代表刘家扬，两位嘉宾分别与大家分享了工业大数据分析如何有机融合机理模型与统计学习模型，以及2017PHM Data Challenge赛题详解。 下一期活动预告：11月29日，我们邀请到在CIKM A...

01 02 03 04 分类变量：平日与周末/假期/在家工作日 ## 将周末和节假日设置为1，否则为0elecwea\['Day'\] = np.zeros# 周末elecwea\['Atypical_Day'\]\[（elecwea.index.dawe==5）|（elecwea.index.dawe==6）\] = 1# 假期，在家工作日假期 = \['2014-01-01','2014-01-20'\]workhome = \['2014-01-21','20...

【摘要】：全球不可再生能源短缺河西地区风速变化特征及风能预测方法研究,风能作为一种环境友好型能源,成为替代化石能源的重要选择。但风具有间歇性、波动性、随机性等特点。风力发电给电力系统的稳定性带来了一定的挑战。而对风场的风功率进行预测是解决这一问题的重要途径。风速预测是风功率预测的重要组成部分。在此背景下,本文针对风场的短期风速预测,重点完成以下几方面的工作:分别建立BP神经网络、小波神经网络以及支持向量机(SVM)预测模型,并对风场的风速进行预测,然后对各方法的预测结果进行误...

河西地区风速变化特征及风能预测方法研究河西地区风速变化特征及风能预测方法研究 第25卷第3期2009年3月电网与清洁能源PowerSystemandCleanEnergyVol25No3Mar2009文章编号1674-3814200903-0053-04中图分类号TM614文献标志码A风电场风速预测模型研究陶玉飞1李伟宏1杨喜峰21北京木联能软件技术有限公司北京1000852水电水利规划设计总院北京100011WindSpeedForecastModelforWindFarm...

谷歌母公司alphabet旗下的英国顶级人工智能研究机构Deepmind再次崛起！ 这一次，deepmind聚焦天气预报的主要挑战，与Met Office合作，将人工智能应用于降雨预测，可以比现有的预测模型更准确地预测未来1-2小时的降雨量。 ▲ deepmind的人工智能模型可以提前90分钟预测天气 根据本文，deepmind使用深度生成模型来实现精确的降雨量预测。使用NVIDIA V100 GPU，该模型可以在1.3秒内生成全分辨率的临近天气预报样本。 据deepmind...

全文链接： 原文出处：拓端数据部落公众号 相关视频：在Python和R语言中建立EWMA，ARIMA模型预测时间序列 如今DT（数据技术）时代，数据变得越来越重要，其核心应用“预测”也成为互联网行业以及产业变革的重要力量。对于零售行业来说，预测几乎是商业智能（BI）研究的终极问题，单纯从机器学习的角度来说，做到精准预测很容易，但是结合业务提高企业利润却很难。预测精确性是核心痛点。 视频：机器学习助推精准销量预测 part1 视频：机器学习助推精准销量预测 part1 【视频】...

舰船综合电力技术国防科技重点实验室（海军工程大学）的研究人员腾腾、赵治华短期风速预测时间范围，在2018年第22期《电工技术学报》上撰文指出，对设备监测量的数值预测是进行故障预测与健康管理（PHM）研究的重要环节之一。 以电磁发射系统中分段供电直线电机的定子温度为例，分别基于自回归积分滑动平均（ARIMA）模型、卡尔曼滤波模型、反向传播（BP）神经网络模型和一种新的以工况信息为外部输入的非线性自回归神经网络（NARX）模型，实现了对定子温度多时间尺度的预测。ARIMA模型为其...

【作者】王雨歆； 【导师】王建州； 【作者基本信息】东北财经大学风电场风速模型，统计学风电场风速模型，2017，硕士 【摘要】 随着可持续发展在能源领域的不断深入,传统能源在资源含量、利用成本及环境污染方面的劣势逐渐显现,可再生新能源的开发与应用成为世界各国关注的热点,风能凭借其易获取、高储量、可再生的优势在众多新能源中脱颖而出。在风能相关的工程研究以及风电场的一般运作中,风速是需要考虑的重要要素之一,尤其是对于风力发电行业而言,风速可以决定发电机的转速进而影响发电功率。但在...