基于Sobol序列和纵横交叉策略的麻雀搜索算法[J]. 段玉先;刘昌云.计算机应用,2022(01)

基于RF-GRU风速预测的风电MPPT控制[J]. 金俊喆;武鹏;董祥祥;葛传九;陈蓓.传感器与微系统,2021(05)

基于改进麻雀搜索算法的多阈值图像分割[J]. 吕鑫;慕晓冬;张钧.系统工程与电子技术,2021(02)

基于误差修正ARMA-GARCH模型的短期风电功率预测[J]. 刘帅;朱永利;张科;高佳程.太阳能学报,2020(10)

基于改进经验模态分解和支持向量机的风电功率预测研究[J]. 王涛;高靖;王优胤;史喆;刘涛;杨博;严风.电测与仪表,2021(06)

基于LCD-SE-IWOA-KELM的短期风电功率区间预测[J]. 赵辉;华海增;王红君;岳有军.电测与仪表,2020(21)

基于鲸鱼优化参数的最小二乘支持向量机短期负荷预测方法[J]. 陈友鹏;陈璟华.广东工业大学学报,2020(03)

基于自适应变异蝙蝠优化BP神经网络的短期风电功率预测[J]. 徐鹏超;李琰;赵艳雷.电测与仪表,2021(04)

基于APSO-GSA和相关向量机的短期风电功率预测[J]. 田壁源;刘琪;张新燕;王昱洁;张怡帆;郭红艳;常喜强.电力系统保护与控制,2020(02)

鲸鱼优化支持向量机的短期风电功率预测[J]. 岳晓宇;彭显刚;林俐.电力系统及其自动化学报,2020(02)

基于数据挖掘的风电功率预测特征选择方法[J]. 李俊卿;李秋佳;石天宇;郭晋才.电测与仪表,2019(10)

基于CEEMD和GWO的超短期风速预测[J]. 王静;李维德.电力系统保护与控制,2018(09)

基于误差修正的极端学习机超短期风速预测[J]. 潘羿龙;丁云飞.上海电机学院学报,2017(06)

利用空间相关性的超短期风速预测[J]. 陈宁;薛禹胜;丁杰;陈振龙;王维洲;汪宁渤.电力系统自动化,2017(12)

改进型支持向量回归预测模型的轧机轧制力预测[J]. 王春华;吕雷.传感器与微系统,2017(04)

基于数值天气预报及模糊聚类的风电功率智能组合预测[J]. 杨家然;王兴成;罗晓芬;蒋程.太阳能学报,2017(03)

考虑自相关函数影响的边坡可靠度分析[J]. 蒋水华;李典庆;周创兵;方国光.岩土工程学报,2014(03)

基于SVM算法的碟形水下机器人姿态预测方法研究[J]. 王天;叶秀芬;刘晓阳;王雷.传感器与微系统,2012(04)

基于相似数据的支持向量机短期风速预测仿真研究[J]. 杨锡运;孙宝君;张新房;李利霞.中国电机工程学报,2012(04)

A combined forecasting model for time series: Application to short-term wind speed forecasting[J]. Zhenkun Liu;Ping Jiang;Lifang Zhang;Xinsong Niu.Applied Energy,2020

Wind speed forecasting based on wavelet packet decomposition and artificial neural networks trained by crisscross optimization algorithm[J]. Anbo Meng;Jiafei Ge;Hao Yin;Sizhe Chen.Energy Conversion and Management,2016

Wind speed and wind energy forecast through Kalman filtering of Numerical Weather Prediction model output[J]. Federico Cassola;Massimiliano Burlando.Applied Energy,2012