FURNAS Centrals Eletricas S.A., Brazil;
UFF, Fluminense Federal University, Brazil;
NTT, COPPE/Federal University of Rio de Janeiro, Brazil;
CEFET-Campos/UNED-Macae, Brazil;
neural networks; long-term; load forecasting; power distribution systems;
机译:基于数据挖掘和李雅普诺夫指数的支持向量机电力负荷预测模型的优化
机译:一种基于数据挖掘的电力需求预测方法:以数据挖掘技术改进决策为例
机译:数据驱动的日期时间省级负荷预测方法的比较研究:从古典数据挖掘到深度学习
机译:一种支持长期负荷预测发展的数据挖掘方法
机译:使用数据挖掘和机器学习方法检测和预测污泥膨胀事件。
机译:通过集合模型飞行优化算法预测和优化农杆菌介导的遗传转化:使用菊花数据库的数据挖掘方法
机译:基于数据挖掘的区域风电预测升高方法:区域统计混合动力预测技术(EquialAlshwip)