机译:具有新数据预处理框架的混合短期负荷预测
Department of Electrical and Computer Engineering, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Qazvin, Iran;
Department of Electrical and Computer Engineering, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Qazvin, Iran,Department of Electrical Engineering, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran;
School of Science, Technology, Engineering and Mathematics (STEM), University of Washington, Bothell, USA,UWBB Room 227,18807 Beardslee Blvd. Bothell, WA 98011, USA;
Bayesian neural network; Correlation analysis; Data preprocessing; Forecasting; Input selection; Standardization;
机译:基于机器学习方法和数据预处理的短期电力负荷预测集成模型
机译:基于日期框架策略和改进的特征选择技术的短期负荷预测混合预测模型
机译:电负荷预测在数据预处理技术的基础上使用新颖的混合模型和多目标优化算法
机译:使用通用回归神经网络和移动平均滤波器对短期负荷预测进行预处理的数据
机译:MultiSep使用机器学习算法短期负载预测框架
机译:变电站监控设备不良数据检测的短期负荷预测混合方法
机译:使用随机林和双向短期内记忆的时间序列电荷数据的短期混合预测模型