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郎坤; 张明媛; 袁永博;
大连理工大学建设工程学部;
辽宁大连116024;
核极端学习机; 迭代误差补偿; 输入变量; 短期; 电力负荷预测;
机译:基于极限学习机,k-最近邻回归和小波降噪的新型混合模型在短期电力负荷预测中的应用
机译:基于代谢极端学习机结合降级状态模型和误差补偿的电池状态健康估计
机译:利用基于核的极端学习机燃料涡轮增压柴油机的性能,排放和燃烧特性分析,用基于内核的极端学习机推动了Joatropha Curcas生物柴油 - 柴油机
机译:基于烧结机制模型的烧结矿石质量预测建模与基于极端学习机的误差补偿
机译:通过基于迭代学习的校准进行重复运动误差补偿,并将其应用于平板文档扫描仪。
机译:ACO-NM优化的极端学习机的基于组件基于软件系统的新型质量预测模型
机译:基于极限学习机,k-最近邻回归和小波去噪的新型混合模型在短期电力负荷预测中的应用
机译:使用神经网络进行短期电力负荷预测
机译:基于时间序列和模糊的短期电力负荷预测装置及智能电网的方法
机译:基于遗传算法和模糊系统的短期电力负荷预测方法。
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