机译:基于LASSO-分位数回归神经网络的用电概率密度预测方法
Key Laboratory of Process Optimization and Intelligent Decision-Making (Hefei University of Technology), Ministry of Education;
School of Computing and Digital Technology, Birmingham City University, Millennium Point;
China Institute of Water Resources and Hydropower Research;
School of Management, Hefei University of Technology;
LASSO Quantile Regression Neural Network; Probability density forecasting; Electricity consumption forecasting; Uncertainty analysis; High dimensional data;
机译:基于多核并行量级回归神经网络的风力概率密度预测
机译:基于分位数回归神经网络和三角核函数的短期电力负荷概率密度预测
机译:预测用电量:回归分析,神经网络和最小二乘支持向量机的比较
机译:与人工神经网络和多元线性回归法比较泰国的用电量预测不确定性
机译:基于神经网络的学习方法,用于从太阳能光伏系统的预测辐照度估计功率输出。
机译:开发基于传感器记录数据的混合神经网络方法来预测住宅用电量
机译:基于多元线性回归和BP神经网络的组合模型用湖南省电力消耗预测