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基于IOWA组合模型的高速铁路客运量预测研究
被引量:
13
1
作者
孙丽
牟海波
《铁道运输与经济》
北大核心
2018年第9期74-79,共6页
准确预测高速铁路客运量,对铁路资源配置及经营管理具有重要作用。在考虑高速铁路客运量存在多重相关性影响因素和灰色特性的基础上,运用偏最小二乘回归模型和灰色GM(1,1)预测模型对我国高速铁路客运量进行预测,通过采用IOWA算子,依据...
准确预测高速铁路客运量,对铁路资源配置及经营管理具有重要作用。在考虑高速铁路客运量存在多重相关性影响因素和灰色特性的基础上,运用偏最小二乘回归模型和灰色GM(1,1)预测模型对我国高速铁路客运量进行预测,通过采用IOWA算子,依据单项预测方法在样本区间上各个时点的预测精度从高到低按顺序赋权,以误差平方和为准则构建IOWA组合预测模型,并运用该模型对"十三五"期间我国的高速铁路客运量进行预测。预测结果表明,IOWA组合预测模型能提高预测精度。
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关键词
高速铁路
客运量
偏最小二乘回归
模型
灰色GM(1
1)预测
模型
iowa
组合
模型
下载PDF
职称材料
基于最大-最小贴近度和诱导有序加权算子的风电功率短期预测模型
被引量:
4
2
作者
乔梁
张露
+3 位作者
许懿
梁伟
孙露
卢继平
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2014年第19期114-121,共8页
为了提高风电功率短期预测精度,将最大-最小贴近度和诱导有序加权算子相结合,提出了一种新的组合模型。根据诱导有序加权算子的不同,可形成不同的组合模型,即IOWA组合模型、IOWHA组合模型和IOWGA组合模型。由于预测期的实际值未知,各单...
为了提高风电功率短期预测精度,将最大-最小贴近度和诱导有序加权算子相结合,提出了一种新的组合模型。根据诱导有序加权算子的不同,可形成不同的组合模型,即IOWA组合模型、IOWHA组合模型和IOWGA组合模型。由于预测期的实际值未知,各单项预测模型的诱导值无法提前预知,不能直接利用该方法进行预测。利用各单项模型建立不同组合模型,选择精度较高的组合模型,用其预测值代替实际值计算诱导值,可以解决预测期诱导值的计算问题。两个不同风电场的仿真结果表明:IOWGA组合模型比某些单项模型和其他组合模型的预测精度还低,预测效果并未得到改善;IOWA组合模型和IOWHA组合模型的各项误差指标都小于单项模型和其他组合模型,预测精度都得到提高,但IOWHA组合模型的各项预测评价指标都最好,预测精度更高,将它的预测值作为风电功率最终预测值,能提高风电功率预测精度。
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关键词
风电功率
最大-最小贴近度
iowa
组合
模型
IOWHA
组合
模型
IOWGA
组合
模型
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职称材料
题名
基于IOWA组合模型的高速铁路客运量预测研究
被引量:
13
1
作者
孙丽
牟海波
机构
兰州交通大学交通运输学院
出处
《铁道运输与经济》
北大核心
2018年第9期74-79,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61563029)
文摘
准确预测高速铁路客运量,对铁路资源配置及经营管理具有重要作用。在考虑高速铁路客运量存在多重相关性影响因素和灰色特性的基础上,运用偏最小二乘回归模型和灰色GM(1,1)预测模型对我国高速铁路客运量进行预测,通过采用IOWA算子,依据单项预测方法在样本区间上各个时点的预测精度从高到低按顺序赋权,以误差平方和为准则构建IOWA组合预测模型,并运用该模型对"十三五"期间我国的高速铁路客运量进行预测。预测结果表明,IOWA组合预测模型能提高预测精度。
关键词
高速铁路
客运量
偏最小二乘回归
模型
灰色GM(1
1)预测
模型
iowa
组合
模型
Keywords
High-Speed Railway
Passenger Traffic Volume
Partial Least-squares Regression Model
Grey GM(1,1) Forecasting Model
iowa
Combined Model
分类号
U293.13 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
基于最大-最小贴近度和诱导有序加权算子的风电功率短期预测模型
被引量:
4
2
作者
乔梁
张露
许懿
梁伟
孙露
卢继平
机构
重庆电力调度控制中心
输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室(重庆大学)
重庆电力设计院系统处
出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2014年第19期114-121,共8页
基金
输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室自主研究项目(2007DA10512712205)~~
文摘
为了提高风电功率短期预测精度,将最大-最小贴近度和诱导有序加权算子相结合,提出了一种新的组合模型。根据诱导有序加权算子的不同,可形成不同的组合模型,即IOWA组合模型、IOWHA组合模型和IOWGA组合模型。由于预测期的实际值未知,各单项预测模型的诱导值无法提前预知,不能直接利用该方法进行预测。利用各单项模型建立不同组合模型,选择精度较高的组合模型,用其预测值代替实际值计算诱导值,可以解决预测期诱导值的计算问题。两个不同风电场的仿真结果表明:IOWGA组合模型比某些单项模型和其他组合模型的预测精度还低,预测效果并未得到改善;IOWA组合模型和IOWHA组合模型的各项误差指标都小于单项模型和其他组合模型,预测精度都得到提高,但IOWHA组合模型的各项预测评价指标都最好,预测精度更高,将它的预测值作为风电功率最终预测值,能提高风电功率预测精度。
关键词
风电功率
最大-最小贴近度
iowa
组合
模型
IOWHA
组合
模型
IOWGA
组合
模型
Keywords
wind power forecast
maximum-minimum approach degree
iowa
combination model
IOWHA combination model
IOWGA combination model
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于IOWA组合模型的高速铁路客运量预测研究
孙丽
牟海波
《铁道运输与经济》
北大核心
2018
13
下载PDF
职称材料
2
基于最大-最小贴近度和诱导有序加权算子的风电功率短期预测模型
乔梁
张露
许懿
梁伟
孙露
卢继平
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2014
4
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职称材料
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