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刘刚; 顾宇桂;
江西师范大学物理与通信电子学院;
江西省电力试验研究院;
短期电力负荷; 负荷预测 ; 相对误差 ; BP神经网络; 改进型 ; 预测精度 ; 预测研究 ; 研究方法 ;
机译:基于粒子群优化的核主元和BP神经网络的中期电力负荷预测模型。
机译:基于BP神经网络优化混合算法的电力负荷预测模型研究。
机译:基于改进的BP神经网络的长期电力负荷预测
机译:基于BP神经网络和ARIMA组合的短期电力负荷预测。
机译:智能电网中的实时潮流分析和短期电力负荷预测
机译:支持向量回归与模因算法的电力负荷预测
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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
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