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4.5本章小结
第5章 总结与展望
5.2 工作展望
宋明达;
南华大学;
机译:基于ELMAN神经网络的螺栓锚固缺陷识别改进鸡群优化算法优化的基于ELMAN神经网络
机译:基于粒子群优化的Elman神经网络的短期功率负荷预测
机译:基于优化遗传算法和改进BP神经网络的天然气短期负荷预测模型
机译:基于灰色Elman神经网络和遗传算法的短期负荷预测算法
机译:基于神经网络的短期负荷预测,用于机组承诺计划。
机译:改进的具有随机权重的神经网络,用于短期负荷预测
机译:基于遗传算法优化神经网络的风洞数据气动系数预测
机译:基于遗传算法和模糊系统的短期电力负荷预测方法。
机译:使用遗传算法优化的人工神经网络确定刺激设计参数
机译:基于关联分析的短期负荷预测方法和卡尔曼滤波方法
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