基于高斯混合模型聚类的风电场短期功率预测方法
说明：该方法结合数据分布特征，利用 GMM 聚类将大型风电场划分为若干机组群，借助贝叶斯信息准则指标评价，获得风电场内最优机组分组方案。
最后，基于径向基函数（radial basis function，RBF）神经网络的功率预测方法，验证所提聚类方法的有效性以及相较于其他聚类方法的优越性。
编程语言：MATLAB
ID:68400675539574426
基于高斯混合模型聚类的风电场短期功率预测方法
说明：该方法结合数据分布特征，利用 GMM 聚类将大型风电场划分为若干机组群，借助贝叶斯信息准则指标评价，获得风电场内最优机组分组方案。
最后，基于径向基函数（radial basis function，RBF）神经网络的功率预测方法，验证所提聚类方法的有效性以及相较于其他聚类方法的优越性。
编程语言：MATLAB
ID:68400675539574426
