核极端学习机相关论文
我国的煤炭生产量和消耗量都位于世界前列,随着科学技术的发展,对煤炭的需求也是居高不下,而煤炭的生产却是与危险同在的。在煤炭......
我国电力系统经过无数专家学者的刻苦专研已经处于世界的领先地位,输电线路的建设也得到了繁荣的发展,输电线路作为故障率最高的部......
煤矿瓦斯事故是我国煤矿安全开采过程中最主要的威胁之一,所以对采煤工作面进行瓦斯涌出量的预测预警以及技术的创新有着非常重要......
煤与瓦斯突出是煤矿开采、生产过程中最严重、破坏性最大的安全事故之一,其安全问题已成为我国能源安全的工作重中之重。煤与瓦斯......
针对工业现场,尤其是高寒、高海拔地区受气候条件影响,温度变化剧烈,无法准确测量,难以建立精确的温度模型,进而影响生物冶金浸出......
结合随机子空间和核极端学习机集成提出了一种新的高光谱遥感图像分类方法。首先利用随机子空间方法从高光谱遥感图像数据的整体特......
以某300MW亚临界循环流化床锅炉为研究对象,对锅炉的NOx排放量进行预测。利用模拟退火混合鸡群算法(SACSO)和核极端学习机(KELM)对......
HVDC已经被应用于输电配电网络.如何实现准确的电力故障检测是目前该领域的研究热点问题.针对这个难点,提出了一种基于核极端学习......
针对BP神经网络方法制约短期电力负荷预测精度的问题,提出一种基于迭代误差补偿的核极端学习机(KELM-IEC)预测模型。首先,建立短期......
