机译:首先和季节调整模型结合ε-SVR的趋势固定,可用于短期电力需求预测
School of Mathematics and Statistics, Lanzhou University, Lanzhou 730000, China;
School of Mathematics and Statistics, Lanzhou University, Lanzhou 730000, China;
College of Atmospheric Sciences Lanzhou University Lanzhou 730000, China;
Key Laboratory of Western Chinas Environmental Systems (Ministry of Education) College of Earth and Environment Sciences, Lanzhou University, Lanzhou 730000, China;
trend fixed on firstly; seasonal adjustment; ε-SVR;
机译:使用汇总的需求数据在澳大利亚昆士兰州使用MARS,SVR和ARIMA模型进行短期电力需求预测
机译:混沌时间序列与粒子群优化和趋势调整相结合的电力需求预测
机译:使用具有代表性数据调整的基于自回归的时变模型进行短期电力需求预测
机译:季节性和变量交互作用的泰国短期电力需求预测
机译:天气变量与电力需求之间的关系,以改善短期负荷预测。
机译:混合智能建模的酒店短期能源需求预测
机译:基于模糊方法的热带条件下季节性短期用电需求预测