简介:针对无线传感器节点能耗不均的问题,研究了一种多特征组合加权的K一means聚类算法.改进了传统K一means算法中聚类中心随机选择的问题,并针对各维度特征对聚类影响的不同,赋予不同特征不同的权值.采用新的算法,并为其构建对应的算法性能衡量指标,与已有算法相比,新算法效果较好,能够明显提高数据聚类效果.
简介:超短期风速预测对风电场功率预报系统的建立和运行至关重要。针对具有较大随机波动性的风速预测,研究了一种基于误差修正的极端学习机(ELM)超短期风速预测方法。利用ELM模型对风速进行初步预测,并利用由此得到的误差数据样本建立差分自回归滑动平均模型(ARIMA),进行误差预测,最后使用预测误差对风速的初步预测值进行补正,从而求得最终预测值。仿真实验结果表明,该方法在风速超短期预测中的可行性及有效性。