Zobrazeno 1 - 10
of 250
pro vyhledávání: '"Support vector regression machine"'
Publikováno v:
Frontiers in Energy Research, Vol 11 (2023)
Focusing on frequency problems caused by wind power integration in ultra-high-voltage DC systems, an accurate assessment of the maximum generation capacity of large-scale new energy sources can help determine the available frequency regulation capaci
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/d548f00847f14e759fe805bf29547c33
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 10, Pp 111738-111748 (2022)
The main purpose of twin support vector regression (TSVR) is to find linear or nonlinear relationships in sample data, and then predict future data. TSVR is the decomposition of a large convex quadratic programming problem into two small convex quadr
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/a15099f631f248f18365ca01259f2987
Publikováno v:
Case Studies in Thermal Engineering, Vol 40, Iss , Pp 102551- (2022)
In view of the problem that a lot of heat is generated inside the motorized spindle when it is working, which causes thermal errors and affects the processing quality, this paper optimizes the Support Vector Regression through the particle swarm algo
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/a9443b5662b04d26b4631bb8ba78b44d
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Remote Sensing, Vol 14, Iss 18, p 4657 (2022)
An Improved Particle Swarm Optimization Algorithm-Support Vector Regression Machine (IPSO-SVR) prediction model is developed in this paper to predict the electromagnetic (EM) scattering coefficients of the three-dimensional (3D) sea surface for large
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/4a860341ced34c2d819f935c49e385f5
Publikováno v:
Energies, Vol 15, Iss 16, p 6019 (2022)
In order to accurately predict China’s future total energy consumption, this article constructs a random forest (RF)–sparrow search algorithm (SSA)–support vector regression machine (SVR)–kernel density estimation (KDE) model to forecast Chin
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/6415a853a74648dca99a2b8d3369190b
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Water, Vol 13, Iss 24, p 3609 (2021)
Accurate prediction of interfacial friction factor is critical for calculation of pressure drop and investigation of flow mechanism of vertical annular two-phase flows. Theoretical models of interfacial friction factor based on physical insight have
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/d58af02959d447c096f1b27a6ff26d66
Autor:
Xiuzhen Li, Shengwei Li
Publikováno v:
Applied Sciences, Vol 11, Iss 4, p 1381 (2021)
Forecasting the development of large-scale landslides is a contentious and complicated issue. In this study, we put forward the use of multi-factor support vector regression machines (SVRMs) for predicting the displacement rate of a large-scale lands
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/2ca2fc1c695f4cf59722f829525cbfe1