机译:基于稀疏二次RBF神经网络的全球水平辐照度预测新方法
Jiangxi Univ Finance & Econ, Sch Stat, Nanchang 330013, Jiangxi, Peoples R China|Jiangxi Univ Finance & Econ, Appl Stat Res Ctr, Nanchang 330013, Jiangxi, Peoples R China;
Eclat data mining algorithm; Quadratic radial basis function neural network; Square root progressive quantile variable; selection procedure; Cuckoo search algorithm;
机译:LSTM神经网络通过卫星数据预测日前全球水平辐照度的比较研究
机译:基于人工神经网络的模型,使用SEVIRI图像检索直接法向,漫射水平和全局水平辐照度
机译:将基于Fock空间的工具应用于RBF神经网络建模:量子RBF神经网络方法
机译:基于人工神经网络的卫星图像估计直接的正常,漫反射水平和全球水平辐射度的方法
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Boruta算法和使用较低成本的人工神经网络预测全球水平辐照度