亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Electricity prediction model based on improved Gaussian process regression

高斯过程 计算机科学 克里金 回归 过程(计算) 回归分析 数据建模 人工智能 机器学习 计量经济学 高斯分布 统计 数学 数据库 量子力学 操作系统 物理
作者
Jinniu Miao,Zhiqiang Yang,Zhenhua Cheng,Liqian Zhao,Hengzhi Liu,Sen Lin,Peng Du,Ning Zhang
标识
DOI:10.1109/icicml60161.2023.10424789
摘要

Power system forecasting assumes a crucial role in ensuring the safe operation of oil and gas stations, encompassing three pivotal facets: load forecasting, output forecasting and health status forecasting. Health status prediction is mainly used for equipment maintenance. Through the continuous monitoring of equipment status, potential issues can be detected promptly, thereby guaranteeing the stable operation of the power system. In this process, machine learning technology plays a key role. It has the ability to analyze and predict features and can efficiently process power data. In addition, the research conclusion points out that machine learning regression methods can be used to predict the power output of oil and gas stations. This paper constructs an optimized Gaussian process regression model, named GPRS, for predicting electricity in cyclic power data. To optimize the hyperparameters of GPR, a Bayesian estimation method is introduced. In order to reduce the adverse effects of noise in complex environments, wavelet theory is also introduced to optimize data processing. Experimental results also prove that our GPRS model has excellent performance, with the accuracy of R 2 reaching 0.976.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
李李发布了新的文献求助10
1秒前
bksqc发布了新的文献求助10
3秒前
要文献啊完成签到 ,获得积分10
3秒前
8秒前
WUHUIWEN完成签到,获得积分10
12秒前
Liiiiiiiiii发布了新的文献求助10
12秒前
13秒前
16秒前
尊敬夜南发布了新的文献求助10
18秒前
韦雪莲完成签到 ,获得积分10
35秒前
wz完成签到,获得积分10
36秒前
42秒前
Liiiiiiiiii完成签到,获得积分10
45秒前
杜德爽发布了新的文献求助10
47秒前
好好搞科研完成签到 ,获得积分10
49秒前
50秒前
热情的寄瑶完成签到 ,获得积分10
52秒前
yanglinhai完成签到 ,获得积分10
1分钟前
饱满含玉完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
CipherSage应助bksqc采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
大神完成签到,获得积分0
1分钟前
爆米花应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
研友_VZG7GZ应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
1分钟前
1分钟前
科研通AI2S应助PEITON采纳,获得10
2分钟前
bksqc发布了新的文献求助10
2分钟前
Qiuyajing完成签到,获得积分10
2分钟前
JOJO完成签到,获得积分10
2分钟前
3分钟前
深情安青应助干净涵梅采纳,获得10
3分钟前
沉静的安青完成签到 ,获得积分10
3分钟前
3分钟前
3分钟前
高分求助中
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3990031
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3532108
关于积分的说明 11256334
捐赠科研通 3270943
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805146
邀请新用户注册赠送积分活动 882270
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809228