10.3969/j.issn.1000-386x.2023.03.025
基于受限玻尔兹曼机和粗糙集的风速区间概率预测模型
针对风速的不确定性、时变和非线性特征,提出一种用于风速预测的基于受限玻尔兹曼机和粗糙集理论的区间概率分布学习(Interval Probability Distribution Learning,IPDL)模型.该模型包含一组区间隐藏变量,利用Gibbs抽样和对比散度来获取风速的概率分布,结合模糊Ⅱ型推理系统(Fuzzy TypeⅡInference System,FT2IS),设计一个有监督回归的实值区间深度置信网络(Interval Deep Belief Network,IDBN).算例结果表明,该方法结合了IPDL和FT2 IS的鲁棒性,风速预测性能较好.
受限玻尔兹曼机、粗糙集理论、风速预测、区间概率分布学习、人工神经网络
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TP3;TM76(计算技术、计算机技术)
2023-04-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共11页
157-166,240
