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2013-05-23 12:21
求翻译：As mentioned earlier, the hyper-parameter tuning is essential in SVR. Its forecasting accuracy can also be affected by clustering results. These issues will be investigated by using more experiments. Adopting a wavelet-based de-noising as a preprocessing step for wind speed forecasting would be fruitful for future rese是什么意思？ 待解决
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As mentioned earlier, the hyper-parameter tuning is essential in SVR. Its forecasting accuracy can also be affected by clustering results. These issues will be investigated by using more experiments. Adopting a wavelet-based de-noising as a preprocessing step for wind speed forecasting would be fruitful for future rese
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
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2013-05-23 12:23:18
如前面提到，超参量调整是根本的在SVR。它的预测准确性可能受使结果成群的也影响。通过使用更多实验，这些问题将被调查。采取一基于小波的非吵闹作为风速预测的预处理步为未来研究是卓有成效的。
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2013-05-23 12:24:58
如前面提到，亢奋参量调整是根本的在SVR。 它的预测准确性可能受使结果成群的也影响。 这些问题将通过使用更多实验调查。 采取一基于小波的de吵闹作为预处理步为风速预测为未来研究是卓有成效的。
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2013-05-23 12:26:38
如前所述，超参数调整在 SVR 至关重要。其预测的准确性也可以受到聚类结果。这些问题将通过使用更多的试验进行调查。采用基于小波去噪作为一个预处理步骤风速度预测将是未来研究富有成果的。
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2013-05-23 12:28:18
如前所述,hyper-调整参数是至关重要的服务器。 其预测的准确性也会影响群集的结果。 这些问题将会对其进行调查,使用实验。 通过一个小波的抗扰的预处理步骤,对风速预测将是富有成果的未来研究。
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