arXiv · ML· Najmieh Sadat Safarabadi·· 8 小时前AI 评分21
采用 WGAN 与 Lipschitz 控制及渐进核临界策略预测异常下的电压时间序列
Forecasting Voltage Time Series under Anomalies Using a WGAN Model With Lipschitz Control and Progressive Kernel Critic Strategy
AI 导读
论文提出名为 WGAN-CLP 的深度生成模型，结合渐进 Lipschitz 惩罚与自适应核来改进高维电压时间序列的递归预测。 该框架通过动态调整核函数以适应新数据窗口，并在电压与能源数据集上与基线方法对比，采用 CC 与 RRMSE 等指标验证了其在准确性与鲁棒性上的优势。
来源：arXiv · ML · arxiv.org