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刘云; 张杭; 张爱民;
西安交通大学电气工程学院,陕西西安710049;
西安交通大学电子与信息工程学院,陕西西安710049;
需求侧响应; 属性聚类; 改进粒子群优化径向基神经网络; 最小二乘支持向量机; 短期负荷预测;
机译:一种基于改进的集合经验模型分解和反向传播神经网络的混合短期负荷预测方法
机译:一种基于改进总体经验模态分解与反向传播神经网络的短期负荷预测方法
机译:实时价格环境下的RBF神经网络和基于ANFIS的短期负荷预测方法
机译:基于改进神经网络的电力特色企业短期负荷预测方法
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:基于深度学习的智能电网短期负荷预测方法,具有聚类和消费模式识别
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:基于关联分析的短期负荷预测方法和卡尔曼滤波方法
机译:住宅季度短期负荷的预测方法
机译:基于短期负荷预测的配电网容量自动恢复容量检查
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