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申请/专利权人：三峡大学
摘要：本发明公开一种计及随机森林和改进高斯过程风电机组功率曲线建模方法，它包括如下步骤：S1：应用随机森林算法从n个可能影响风电机组功率的变量中筛选出m个对功率有显著影响的变量；S2：将m个对功率有显著影响的变量输入到改进的高斯过程中；S3：应用四种预测优度指标：MAPE、RMSE、1‑R2、和MAE评估风电机组功率曲线模型的预测效果；S4：应用熵权法为上述四类指标分配不同权重，从而得到综合指标；本发明克服以往研究中的主观性问题，通过将变量选择过程与改进高斯过程相结合，提高了高斯过程模型的预测效率，应用熵权法得到综合指标，全面评估模型性能。
主权项：1.一种计及随机森林和改进高斯过程风电机组功率曲线建模方法，其特征在于：它包括如下步骤：S1：应用随机森林算法从n个可能影响风电机组功率的变量中筛选出m个对功率有显著影响的变量；S2：将m个对功率有显著影响的变量输入到改进的高斯过程中；S3：应用四种预测优度指标：MAPE、RMSE、1-R2、和MAE评估风电机组功率曲线模型的预测效果；S4：应用熵权法为上述四类预测优度指标分配不同权重，从而得到综合指标。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 三峡大学 计及随机森林和改进高斯过程风电机组功率曲线建模方法
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