《表1 最佳寻优参数：基于CS-SVR模型的短期风电功率预测》

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《基于CS-SVR模型的短期风电功率预测》

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经过数据预处理后，分别采用SVR、PSO-SVR和CS-SVR神经网络对样本数据进行训练和测试，并对预测结果进行对比分析，验证所提算法具有优越性。实验过程中，设置布谷鸟优化的迭代次数、鸟巢数量、被宿主发现的概率、寻优参数、取值范围均为[0.01，1 000]。设置粒子群优化迭代次数为，种群规模，学习因子，，寻优参数、取值范围均为[0.01，1 000]，最终寻优得出的最佳参数如表1所示。