自适应扰动量子粒子群相关论文
风电功率预测能为电网规划和运行提供重要依据。传统的预测方法有径向基神经网络(RBFNN)、基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)及核极......
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针对锅炉飞灰含碳量的预测问题,提出了自适应扰动量子粒子群优化的支持向量回归机方法(ADQPSO-SVR),即在量子粒子群优化算法(QPSO)......
为了改善传统风电功率预测方法中误差较大且稳定性较差的问题,引入量子粒子群(QPSO)优化算法、自适应早熟判定准则及混合扰动算子,......
