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林麒麟1; 俸世洲1;
[1]重庆师范大学涉外商贸学院 重庆401520;
海量负荷数据; 并行预测; MapReduce; CPGA; Elman网络;
机译:基于最优特征选择系统的混合预测模型的研究与应用-以电力负荷预测为例
机译:基于数据分解的混合预测模型在电力负荷预测中的研究与应用
机译:并行负荷预测中基于大数据的随机森林算法研究
机译:基于并行预测法的混合小波神经网络预测电力负荷预测
机译:用于模式分类和基于价格的电力负荷预测应用的进化智能系统。
机译:土耳其电力市场中基于人工神经网络和SARIMA的电力负荷预测模型
机译:基于最优特征选择系统的混合预测模型研究与应用 - 电力负荷预测的案例研究
机译:基于天气和负荷数据的天气和负荷模式相关研究开发短期负荷预测方法
机译:电力负荷预测方法及电力负荷预测处理程序
机译:使用关于联邦资助的研究的模型预测性控制声明来维持超负荷的生理区域本发明是在政府的支持下完成的,该研究是由美国国立卫生研究院(National Institutes of Health)授予的拨款号ROI-DK0856628-01进行的。美国政府享有本发明的某些权利。 (相关申请的交叉引用)S.C.§119要求2010年10月12日提交的临时申请61 / 392,399的优先权,其公开内容通过引用合并于此。
机译:远程测量电力负荷模式的分类和预测方法,特别是用于估算非测量电力设施的负荷模式的方法
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