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官方账号arXiv cs.AI@Daniel Grillmeyer, Marius Hadry, Michael Stenger, Vanessa Borst, Veronika Lesch, Samuel Kounev
推荐理由：这篇论文提出了CSFS方法，能在不牺牲预测精度的情况下减少21%的计算成本，适合做风电和太阳能预测的朋友参考。
包装器方法
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7月16日
09:52
本文通过两项结构化文献综述，分别梳理了风力涡轮机功率曲线建模和光伏发电预测中的特征选择现状，发现现有方法有限且缺乏系统性。作者提出了一种名为CSFS（基于聚类的顺序特征选择）的模型无关包装器方法，并提供开源实现。实证中，CSFS与SFS、过滤式方法及随机森林特征重要性对比，在保持相近预测性能的同时，平均降低21%的计算成本。