Kriging Empirical Mode Decomposition via support vector machine learning technique for autonomous operation diagnosing of CHP in microgrid - «Национальный агрегатор открытых репозиториев российских университетов» (НОРА)

Материалов:
1 082 141

Репозиториев:
30

Авторов:
761 409

расширенный поиск

Kriging Empirical Mode Decomposition via support vector machine learning technique for autonomous operation diagnosing of CHP in microgrid

Shao Z., Wakil K., Usak M., Amin Heidari M., Wang B., Simoes R.

Дата публикации: 2018

Дата публикации в реестре: 2020-03-01T01:37:58Z

Аннотация:

Ключевые слова:
CHP, Empirical mode decomposition, Islanding detection, Optimal support vector machine, Pattern learning, Signal selection

Тип: Article

Источник: SCOPUS13594311-2018-145-SID85053076879

Связанные документы (рекомендация CORE)

Партнеры

КФУ

ТГУ

Elpub

СФУ

Webpublishers

Индексация

BASE

WorldCat

OpenAIRE

EDS

core