在风功率预测聚类中我们使用了.zip
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在风功率预测聚类中，我们使用了数据预处理和PSO-SVM方法 首先，我们使用DBCAN算法提取了风功率异常数据，并使用KMEAN
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在风功率预测聚类分析中探索优化方法在技.txt
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风功率预测聚类技术分析深度探讨与优化方法在当今.txt
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风功率预测聚类技术研究与应用在科技的.txt
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资源内容介绍
在风功率预测聚类中，我们使用了数据预处理和PSO-SVM方法。首先，我们使用DBCAN算法提取了风功率异常数据，并使用KMEANS算法对处理后的数据进行聚类。我们进行了三类仿真实验设置。基于上述聚类结果，我们采用粒子群算法（PSO）优化支持向量机（SVM）来对风功率进行分类预测。为了验证我们的方法，我们在Matlab平台上进行了仿真实验。下图展示了风功率数据异常值剔除和分类结果，并展示了经过PSO优化的SVM与未优化的SVM的对比预测结果。同时，我们还展示了聚类前后的结果，验证了通过聚类处理和PSO的优化可以提高风功率预测的准确性。用户评论 (0)
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