机译:结合物理和行为方法预测家庭用电负荷概况
Department of Industrial Information and Control Systems, Royal Institute of Technology, Osquldas vaeg 10, SE-100 44 Stockholm, Sweden;
Department of Engineering Sciences, The Angstroem Laboratory, Uppsala University, P.O. Box 534, SE-751 21 Uppsala, Sweden;
Department of Industrial Information and Control Systems, Royal Institute of Technology, Osquldas vaeg 10, SE-100 44 Stockholm, Sweden;
Markov-chain models; Domestic electricity demand; Detached house architecture; Stochastic; Holistic;
机译:结合物理和行为方法对办公楼用户负载进行建模:模拟和验证
机译:根据时间使用数据构建家用电力和热水的负荷曲线-建模方法和验证
机译:基于多任务卷积神经网络的家庭电力负荷预测
机译:结合基于DBN的深度神经网络和NAR模型的电力负荷预测方法
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机译:消费者信心是否能预测家庭储蓄和借贷行为?波兰的证据
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