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基于神经网络分位数回归和核密度估计的概率密度预测技术

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简介：
本文提出了一种结合神经网络分位数回归与核密度估计的方法，用于概率密度预测，为不确定性分析提供有力工具。 本段落结合神经网络的强大非线性自适应能力和分位数回归对解释变量进行细致刻画的优点，并引入核密度估计方法，提出了一种基于神经网络分位数回归的概率密度预测方法。

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  • 基于神经网络分位数回归和核密度估计的概率密度预测技术
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    本文提出了一种结合神经网络分位数回归与核密度估计的方法，用于概率密度预测，为不确定性分析提供有力工具。 本段落结合神经网络的强大非线性自适应能力和分位数回归对解释变量进行细致刻画的优点，并引入核密度估计方法，提出了一种基于神经网络分位数回归的概率密度预测方法。
     
  • 基于深度学习分位数回归的风电功率概率密度预测
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    本研究提出了一种利用深度学习技术进行风电功率预测的新方法，采用分位数回归算法预测风电功率的概率密度分布，提高预测精度和可靠性。 针对风电功率预测问题，在现有方法与概率性区间预测的基础上，本段落提出了一种基于深度学习分位数回归的风电功率概率预测方法。该方法利用Adam随机梯度下降法在不同分位数条件下估计长短期记忆神经网络（LSTM）的输入、遗忘、记忆和输出参数，并得出未来200小时内各个时刻风电功率的概率密度函数。 根据美国PJM电网的实际数据进行仿真验证，结果表明所提出的方法不仅能提供精确的点预测值，还能获得完整的概率分布预测。相较于传统的神经网络分位数回归方法，该方法不仅具有更高的精度，在相同置信度下还拥有更小的预测区间范围。
     
  • 基于深度学习分位数回归的风电功率概率密度预测
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    本研究提出了一种利用深度学习技术进行风电功率概率密度预测的方法，通过分位数回归模型提高预测精度与可靠性。 针对风电功率预测问题，在现有方法及概率性区间预测的基础上，本段落提出了一种基于深度学习分位数回归的风电功率概率预测方法。该方法利用Adam随机梯度下降法在不同分位数条件下对长短期记忆神经网络（LSTM）的输入、遗忘、记忆和输出参数进行估计，并得出未来200小时内的各个时刻风电功率的概率密度函数。根据美国PJM电网上的实际数据仿真结果表明，所提方法不仅能提供精确的点预测结果，还能获得完整的概率密度函数预测结果。与神经网络分位数回归相比，该方法在精度上更高，在同等置信度下的预测区间范围更小。
     
  • 非参数核密度估计.rar_分位点_区间预测与估计_概率_样条密度
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    本资源提供非参数核密度估计方法及其应用，包括分位点计算、区间预测和估计等技术，并探讨了概率论及样条函数在其中的应用。 计算数据的累计概率密度，并使用三次样条插值法求解分位点的值。此外还包括区间预测的相关内容，附有具体的程序代码及参考文献。
     
  • 基于深度学习分位数回归的风电功率概率密度预测.pdf
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    本文提出了一种基于深度学习分位数回归的方法，用于风电功率的概率密度预测，旨在提升风力发电系统的可靠性和效率。 本段落探讨了基于深度学习的分位数回归模型在风电功率概率密度预测中的应用。通过构建先进的神经网络架构，该研究旨在提高风力发电预测的准确性和可靠性，为可再生能源的有效利用提供技术支持。研究表明，所提出的模型能够有效捕捉风电数据的时间序列特征，并生成更为精确的概率分布预测结果。
     
  • 概率密度估计及非参数回归.pdf
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    本文探讨了概率密度估计与非参数回归方法，分析了各种技术在数据分析中的应用，并提供了理论证明和实例研究。 本段落档整理了概率密度估计的方法及其性质，并主要介绍了非参数估计方法。同时对文中介绍的方法进行了证明。此外，还梳理了非参数线性回归方法。
     
  • MATLAB二维核密度估计(kde2d)工具包_概率密度与数学模型分析_核密度估计_MATLAB实现
    优质
    本工具包提供MATLAB环境下二维核密度估计(kde2d)的功能，适用于概率密度和数学模型分析。它通过非参数方法估计随机变量的概率分布，便于数据分析与可视化。 二维核密度估计代码可以提供二维的概率估计。
     
  • 基于Parzen窗的概率密度估计
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    基于Parzen窗的概率密度估计是一种非参数统计方法，用于从样本数据中估计随机变量的概率分布。该技术通过核函数（如高斯函数）对每个观测值进行加权平滑处理，构建连续的密度估计曲线。这种方法适用于多种概率模型分析，并能够灵活应对不同形状和特征的数据分布。 这段Matlab代码实现了Parzen窗非参数估计概率密度函数，并使用Parzen窗作为分类器。
     
  • 概率密度分布函数图表.rar_matlab 概率密度_分布概率密度_概率密度图表_正态函数_韦伯分布
    优质
    本资源包含多种概率密度分布函数的MATLAB绘制代码及图表，包括但不限于正态分布与韦伯分布，适用于学习和研究概率统计中的分布特性。 使用MATLAB仿真了常用的概率分布图，包括瑞利分布、对数正态分布和韦布尔分布的概率密度函数图像。