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摘 要:該文基于極限學(xué)習(xí)機(jī)算法設(shè)計(jì)一種用于短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的多分位魯棒極限學(xué)習(xí)機(jī)模型,該模型能解決傳統(tǒng)預(yù)測(cè)模型抗干擾能力差的缺陷,可以在面臨不確定性因素干擾的情況下準(zhǔn)確預(yù)測(cè)負(fù)荷。對(duì)傳統(tǒng)模型和多分位魯棒極限學(xué)習(xí)機(jī)模型的魯棒性和多分位性進(jìn)行驗(yàn)證,對(duì)比結(jié)果表明,多分位魯棒極限學(xué)習(xí)機(jī)模型的魯棒性更好,在不同分位下的預(yù)測(cè)精度更高。(剩余5177字)
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