机译:使用集群分析,立方体回归模型和粒子群优化预测建筑投资组合的下一天电力使用和峰值电力需求的数据驱动策略
Univ Wollongong Sustainable Bldg Res Ctr Wollongong NSW 2522 Australia;
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Univ Wollongong Sch Mech Mat Mechatron & Biomed Engn Wollongong NSW 2522 Australia;
Electricity usage forecasting; Peak demand forecasting; Cluster analysis; Particle swarm optimization; Cubist regression model;
机译:结合改进的经验模式分解和自适应噪声的两相粒子群优化支持向量回归混合模型用于多水平电力需求预测
机译:基于气候数据集的粒子群优化-支持向量回归混合模型用于日水平电需求预测
机译:基于气候数据集的粒子群优化-支持向量回归混合模型用于日水平电需求预测
机译:基于支持向量回归和模糊粗略特征选择,预测住宅扇区短期电力需求与粒子群优化
机译:在数据不足的情况下使用回归和蒙特卡洛模拟来预测电力需求
机译:基于混合小波多元线性回归模型粒子群优化技术和主成分分析的原油价格预测
机译:基于支持向量回归和粒子群优化的模糊粗糙特征选择的住宅短期电力需求预测
机译:区域用电量和峰值需求预测模型的设计。总结报告