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基于VMD和射箭算法优化改进ELM的短期光伏发电预测 被引量：2
1
作者 陈龙 张菁 +2 位作者 张昊立 倪建辉 高典 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期135-141,共7页
为了提高光伏发电预测的准确性,提出一种结合变分模态分解(VMD)、改进的射箭算法(AA)和改进的极限学习机(ELM)的短期光伏功率预测模型。首先,将光伏数据进行变分模态分解;然后,利用混合核函数改进极限学习机;之后,利用随机反向学习策略... 为了提高光伏发电预测的准确性,提出一种结合变分模态分解(VMD)、改进的射箭算法(AA)和改进的极限学习机(ELM)的短期光伏功率预测模型。首先,将光伏数据进行变分模态分解;然后,利用混合核函数改进极限学习机;之后,利用随机反向学习策略改进射箭算法;最后,通过改进的射箭算法对混合核极限学习机中的核参数寻优并建立预测模型。通过对澳大利亚DKA太阳能中心的数据进行验证,证明该文方法的准确性。 展开更多
关键词 光伏发电 功率预测 机器学习 极限学习机 混合核函数 射箭算法
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具有误差补偿的信号干扰下超宽带室内定位 被引量：1
2
作者 陈龙 张菁 +2 位作者 张昊立 倪建辉 高典 《导航定位学报》 CSCD 2022年第6期59-67,共9页
针对存在信号干扰的超宽带(UWB)室内精准定位问题,提出一种具有信号干扰识别和误差补偿的超宽带室内定位方法。采用拉依达准则来剔除基站与靶点之间距离数据中的异常值或缺失值;接着用最小二乘的三维定位算法求解出靶点坐标;最后利用随... 针对存在信号干扰的超宽带(UWB)室内精准定位问题,提出一种具有信号干扰识别和误差补偿的超宽带室内定位方法。采用拉依达准则来剔除基站与靶点之间距离数据中的异常值或缺失值;接着用最小二乘的三维定位算法求解出靶点坐标;最后利用随机反向学习策略改进的射箭算法(AA)优化支持向量机(SVM)模型来识别是否有信号干扰,并对靶点坐标进行误差补偿。实验结果表明,在信号正常的情况下,定位结果的均方根误差为20.365 7 cm,比误差补偿前减小了65.1%,在信号有干扰情况下,定位结果的均方根误差为30.687 1 cm,比误差补偿前减小了57.86%。相比于传统算法,本文方法可以提高信号干扰下的超宽带室内定位精度。 展开更多
关键词 超宽带 室内定位 信号干扰 支持向量机 射箭算法 误差补偿 拉依达准则
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