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基于ICEEMDAN-ICSSA-CKELM-TCCA的短期风电功率预测研究: 《现代电子技术》2023年第24期39-46,共8页韦权汤占军贺建峰; 国家自然科学基金资助项目:基于多模等变自适应卷积网络的PET/CT成像呼吸运动伪影校正研究(82160347)。; 为了提高风电功率预测的准确性,基于信号分解、优化算法和误差修正,提出一种ICEEMDAN-ICSSA-CKELMTCCA的风电功率预测组合模型。首先采用改进的带自适应噪声的完全集成经验模式分解(ICEEMDAN)和样本熵原理,对原始功率序列进行分解和重构...; 关键词：短期风电功率预测自适应噪声的完全集成经验模式分解混沌麻雀搜索算法组合核极限学习机样本熵时间卷积网络