forestError：随机森林预测误差估计的统一框架 1.0.0版更新 该软件包已更新，以反映偏差的常规征兆（平均预测减去平均响应）。 该软件包的早期版本返回负偏差（平均响应减去均值预测）。 因此，必须颠倒涉及此程序包输出的任何偏差的代数运算的符号，以保持其预期的效果。 概述 forestError软件包使用Lu和Hardin（2021）中引入的插件方法为随机森林预测估算条件均方预测误差，条件偏差，条件预测间隔和条件误差分布。 这些估计值取决于测试观测值的预测值，并考虑可能的响应异质性，随机森林预测偏差以及整个预测器空间中的随机森林预测变异性。 在当前状态下，此程序包中的main函数接受使用以下任何程序包构建的回归随机森林： randomForest ， randomForestSRC ， ranger ，和 quantregForest 。 安装 在R运行以下代码行将从CRAN

RDH

Python+最小二乘+灰色预测+误差分析

最终预测误差（FPE）准则 阿凯克信息论准则 自回归传递函数准则（CAT）

目前常用的负荷预测方法主要是通过负荷自身和相关关系的研究建立模型，提出一种新的负荷预测思路，即从传统频域预测方法的误差入手，通过研究虚拟预测误差的历史分布规律进行误差预测，然后对传统方法得到的预测结果进行修正。建立负荷预测的误差修正模型，并通过算例验证了误差修正的短期负荷预测方法的可行性和实用性，达到了提高短期负荷预测精度的目的。

nara_wpe 语音混响的加权预测误差 由外壳中的反射引起的背景噪声和信号混响是声信号处理和远场语音识别中的两个主要障碍。 这项工作解决了基于WPE的信号去混响技术，用于语音识别和其他远场应用。 WPE是一种令人信服的算法，它可以基于长期线性预测来盲目地消除声学信号。 主要算法基于以下论文：吉冈，拓，和中谷智宏。 “用于盲MIMO脉冲响应缩短的多通道线性预测方法的推广。” IEEE音频，语音和语言处理交易20.10（2012）：2707-2720。 内容 迭代脱机WPE /块在线WPE /递归帧在线WPE 所有的算法都在Numpy和TensorFlow中实现（适用于1.12.0版）。 经过Python 2.7、3.5和3.6的持续测试。 自动生成的文档： 模块化设计，方便进行更改以进行进一步的研究 安装 如果您只想使用它，请直接通过Pip安装它： pip install na

此m文件返回有用的残差缩放，即预测误差平方和（PRESS）。 要计算 PRESS，请选择一个观察值 i。 将回归模型拟合到剩余的 n-1 个观测值，并使用此方程来预测保留的观测值 y_i。 用 ye_(i) 表示这个预测值，我们可以找到点 i 的预测误差为 e_(i)=y_i - ye_(i)。 预测误差通常称为第 i 个 PRESS 残差。 对于每个观测值 i = 1,2,...,n 重复此过程，生成一组 n 个 PRESS 残差 e_(1),e_(2),...,e_(n)。 然后将 PRESS 统计量定义为 n 个 PRESS 残差的平方和，如下所示， PRESS = i_Sum_n e_(i)^2 = i_Sum_n [y_i - ye_(i)]^2 因此，PRESS 使用 n-1 个观测的这种可能子集作为估计数据集，并且每个观测依次用于形成预测数据集。 在构建这个 m 文件时

提出一种光伏功率预测方法，该方法利用相似变量的基值点误差，采用组合权重法求取相似误差，确定相似日，然后将相似日的输出功率按不同权重系数加权得到预测功率。根据最小鉴别信息原理，将主观权重和客观熵权有效融合获得相似日选取的组合权重系数，功率权重系数按相似性指标生成。某光伏电站实测数据算例仿真表明，所提方法可选出相似度高的相似日，提高了光伏输出功率的预测精度。

基于预测误差扩展的高动态范围图像可逆数据隐藏，张海峰，张伟，目前可逆隐藏算法主要研究对象为低动态范围（LDR）图像，而针对（HDR）图像研究较少，本文提出一种基于预测误差扩展的HDR图像可逆数

基于随机潮流的新能源发电预测误差对电网影响研究.pdf