Sch. of Traffic Transp., Lanzhou Jiaotong Univ., Lanzhou, China;
autoregressive moving average processes; demand side management; least squares approximations; power engineering computing; support vector machines; Australia; New South Wales; electricity demand forecasting; hybrid SARIMA-LSSVM model; hypothesis test; least square support vector machine; seasonal autoregression integrated moving average; Data models; Demand forecasting; Load modeling; Mathematical model; Predictive models; Support vector machines; Electricity demand forecasting; Least Square Support Vector Machin;
机译:预测校正频率的电力需求以支持频率控制
机译:使用灵活的预测方法预测爪哇-巴厘岛地区的电力需求
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:一种纠正的电力需求预测杂交方法
机译:商业建筑在中国可再生电力未来中的作用:预测负荷和需求响应潜力
机译:从监测需求数据估计的新方法通过大电网中的光伏电网覆盖电力需求的限制
机译:基于GRNN神经网络和sVR机器的电力需求预测混合预测方法
机译:小时电力需求的时间序列建模与预测方法。