风力发电机组的风机输出功率随时间的变化而变化，处理该类问题，CNN相较于RNN更具有优势。

随着训练集样本数据量的提升，模型的泛化误差上界越小，模型的泛化能力也随之提升。

判断题随着训练集样本数据量的提升，模型的泛化误差上界越小，模型的泛化能力也随之提升。

为构建台风灾害下架空输电线路损毁预测模型，采用自适应增强迭代算法，可以不断更新训练数据的权重，由弱分类器得到强...

判断题为构建台风灾害下架空输电线路损毁预测模型，采用自适应增强迭代算法，可以不断更新训练数据的权重，由弱分类器得到强分类器，具有精度高、不易过拟合的特点。

针对风电功率预测这一复杂场景，采用集成学习的目的是为了降低模型预测的泛化性。

判断题针对风电功率预测这一复杂场景，采用集成学习的目的是为了降低模型预测的泛化性。