基于ikPCA-FABAS-KELM的短期风电功率预测

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摘要为了增强在短期风电功率预测领域中传统数据驱动机器学习模型的精度，提出基于ikPCA-FABAS-KELM的短期风电功率预测模型．首先，对主成分分析进行改进，提出可逆核主成分分析（ikPCA），在保证数据特征的同时，降低输入数据的复杂度，以提升模型运行速度;其次，引入萤火虫个体吸引策略对天牛须算法（剩余13456字）

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