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基于泊松噪声和优化极限学习机的多因素混合学习方法及应用
1
作者
蒋锋
路畅
王辉
《统计与决策》
北大核心
2025年第1期52-57,共6页
针对风电功率数据高波动性和间歇性的特点,文章提出了一种基于泊松噪声的互补集合经验模态分解(CEEMDPN)和改进的蛇优化算法(MSO)优化极限学习机的多因素混合学习方法。首先,利用CEEMDPN将风电功率序列分解为子序列;然后,引入曲线自适...
针对风电功率数据高波动性和间歇性的特点,文章提出了一种基于泊松噪声的互补集合经验模态分解(CEEMDPN)和改进的蛇优化算法(MSO)优化极限学习机的多因素混合学习方法。首先,利用CEEMDPN将风电功率序列分解为子序列;然后,引入曲线自适应调整参数改进蛇优化算法;最后,运用MSO优化的极限学习机(ELM)对每个子序列进行预测并集成。为了验证CEEMDPN-MSO-ELM模型的有效性,采用龙源电力集团的风电功率数据进行超短期预测,实证结果表明,CEEMDPN算法能够加强风电功率序列的主频率部分并提高分解精度,MSO算法能够很好地平衡算法的寻优速度与收敛精度,从而有效提升ELM模型的预测性能,所提模型的预测精度和稳健性均优于其他对比模型。
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关键词
超短期风电功率预测
互补集合经验模态分解
蛇优化算法
极限学习机
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职称材料
基于图神经网络的长江流域经济带PM_(2.5)浓度预测
被引量：
2
2
作者
蒋锋
韩兴钰
王辉
《环境科学与技术》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第11期90-101,共12页
文章基于长江流域经济带沿线99个城市的PM_(2.5)浓度监测数据,采用转移熵构建出了长江流域经济带大气污染空间交互影响网络,并从整体和局部2个角度分析了长江流域经济带污染物传导方向和传导强度。为了充分利用城市大气污染的空间关联信...
文章基于长江流域经济带沿线99个城市的PM_(2.5)浓度监测数据,采用转移熵构建出了长江流域经济带大气污染空间交互影响网络,并从整体和局部2个角度分析了长江流域经济带污染物传导方向和传导强度。为了充分利用城市大气污染的空间关联信息,文章使用大气污染空间交互影响网络改进了T-GCN图卷积神经网络,并构建了基于T-GCN_(TE)的预测模型,对长江流域经济带99个城市的污染物浓度进行预测。研究发现长江流域经济带各个城市的大气污染表现出很强的紧密性,整体网络的信息传递以地区间的信息传递为主。另外,T-GCN_(TE)能够捕捉到大气污染的时空依赖性和影响方向,能获得更好的效果。基于上述研究结论,文章从建立大气污染多方联防联控机制、加强产业合作、完善生态补偿机制等方面对深入开展长江流域经济带大气污染协同治理提供了建议。
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关键词
图神经网络
网络分析
长江流域经济带
转移熵
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职称材料
题名
基于泊松噪声和优化极限学习机的多因素混合学习方法及应用
1
作者
蒋锋
路畅
王辉
机构
中南财经政法大学统计与数学
学院
中国科学院
武汉文献情报中心
中国科学院科技大数据湖北省重点实验室
出处
《统计与决策》
北大核心
2025年第1期52-57,共6页
基金
教育部人文社会科学研究基金项目(22YJAZH038)
科技大数据湖北省重点实验室开放基金资助项目(E3KF291001,E3KF461001)。
文摘
针对风电功率数据高波动性和间歇性的特点,文章提出了一种基于泊松噪声的互补集合经验模态分解(CEEMDPN)和改进的蛇优化算法(MSO)优化极限学习机的多因素混合学习方法。首先,利用CEEMDPN将风电功率序列分解为子序列;然后,引入曲线自适应调整参数改进蛇优化算法;最后,运用MSO优化的极限学习机(ELM)对每个子序列进行预测并集成。为了验证CEEMDPN-MSO-ELM模型的有效性,采用龙源电力集团的风电功率数据进行超短期预测,实证结果表明,CEEMDPN算法能够加强风电功率序列的主频率部分并提高分解精度,MSO算法能够很好地平衡算法的寻优速度与收敛精度,从而有效提升ELM模型的预测性能,所提模型的预测精度和稳健性均优于其他对比模型。
关键词
超短期风电功率预测
互补集合经验模态分解
蛇优化算法
极限学习机
Keywords
ultra-short-term wind power prediction
complementary ensemble empirical mode decomposition
snake optimization algorithm
extreme learning machine
分类号
O213 [理学—概率论与数理统计]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于图神经网络的长江流域经济带PM_(2.5)浓度预测
被引量：
2
2
作者
蒋锋
韩兴钰
王辉
机构
中南财经政法大学统计与数学
学院
中国科学院
武汉文献情报中心
中国科学院科技大数据湖北省重点实验室
出处
《环境科学与技术》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第11期90-101,共12页
基金
教育部人文社科一般项目(22YJAZH038)
科技大数据湖北省重点实验室项目(E3KF291001)。
文摘
文章基于长江流域经济带沿线99个城市的PM_(2.5)浓度监测数据,采用转移熵构建出了长江流域经济带大气污染空间交互影响网络,并从整体和局部2个角度分析了长江流域经济带污染物传导方向和传导强度。为了充分利用城市大气污染的空间关联信息,文章使用大气污染空间交互影响网络改进了T-GCN图卷积神经网络,并构建了基于T-GCN_(TE)的预测模型,对长江流域经济带99个城市的污染物浓度进行预测。研究发现长江流域经济带各个城市的大气污染表现出很强的紧密性,整体网络的信息传递以地区间的信息传递为主。另外,T-GCN_(TE)能够捕捉到大气污染的时空依赖性和影响方向,能获得更好的效果。基于上述研究结论,文章从建立大气污染多方联防联控机制、加强产业合作、完善生态补偿机制等方面对深入开展长江流域经济带大气污染协同治理提供了建议。
关键词
图神经网络
网络分析
长江流域经济带
转移熵
Keywords
graph neural networks
network analysis
Yangtze River Economic Belt
transfer entropy
分类号
X513 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于泊松噪声和优化极限学习机的多因素混合学习方法及应用
蒋锋
路畅
王辉
《统计与决策》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
基于图神经网络的长江流域经济带PM_(2.5)浓度预测
蒋锋
韩兴钰
王辉
《环境科学与技术》
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
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职称材料
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