【风场景生成与削减】【m-ISODATA、kmean、HAC】无监督聚类算法,用于捕获电力系统中风场景生成与削减研究(Matlab代码实现), 视频播放量 0、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 科研辅导帮, 作者简介 MATLAB/Python代码/Simulink/数学建
m-ISODATA、k-means和HAC(层次聚类)是常用的聚类算法,用于将数据集划分为不同的群集。这些算法可以用于生成和削减场景,具体步骤如下: 场景生成: a. 选择合适的特征向量表示场景数据。 b. 对数据集应用聚类算法,如m-ISODATA、k-means或HAC。 c. 根据聚类结果,将数据集划分为不同的群集,每个群集代表一个场景。
Captian-M 20-10-16 15:53 来自微博weibo.com 再说说聚类算法,Python的聚类算法实现函数,顶多可以让一些经济学、金融行为学的青椒们使用,反正他们也不亲自参与市场,随便玩呗,也没什么损失,就是玩具。如果要利用聚类处理比如上证50群体的股票一年涨跌幅序列的聚类,就必须用C来从细节开始编写,同时,如何判断中心点和...
3、k-means聚类分割 这里使用的图片是62mp418.jpg import numpy as npimport cv2from sklearn.cluster import KMeans imgData = []img = cv2.imread('62mp418.jpg') imginfo=img.shaperow=imginfo[0]col=imginfo[1]deep=imginfo[2]for i in range(0,r...
DBSCAN聚类算法(基于密度方法的聚类) 1、以下图的样本数据为测试数据、不使用java自带的DBSCAN算法进行编写,自行从0开始实现此算法,由于时间紧迫,比较粗糙,100可得60、因代码有太多遍历样本集合以及还有类似递归的调用自身方法的方法,导致代码不够优美,要不是时间太少,肯定是容忍不了的,但同时也有一二优点,比如会下...
本文介绍了改进的迭代自组织数据分析技术算法(m-ISODATA),这是一种无监督聚类算法,用于捕获电力系统中的代表性场景。有两个应用示例可用:考虑风和负载可变性的概率最优潮流;以及发电扩展规划问题,考虑具有11维数据集的风能 - 太阳能 - 热力系统,用于表示风能,太阳能和负载的变化。
m-ISODATA是对传统ISODATA(迭代自组织数据分析算法)的一种改进,它结合了K-means和分裂合并技术的优点,能够在聚类过程中自动调整类别数量。在风电数据分析中,m-ISODATA可以有效处理风速、风向等多维数据,自动发现并适应不同风况模式。通过迭代过程,算法不仅能够生成代表性的风场景类别,还能根据数据分布动态调整类别数量,从...
本文介绍了改进的迭代自组织数据分析技术算法(m-ISODATA),这是一种无监督聚类算法,用于捕获电力系统中的代表性场景。有两个应用示例可用:考虑风和负载可变性的概率最优潮流;以及发电扩展规划问题,考虑具有11维数据集的风能 - 太阳能 - 热力系统,用于表示风能,太阳能和负载的变化。