机译:干旱城市的中期电力负荷预测和气候变化
Department of Agricultural Economics, Washington State University, Pullman, Washington, USA;
Department of Agricultural Economics, University of Arizona, Tucson, 85721, USA;
electricity load; climate change; forecast;
机译:用于中期电力需求预测的季节性气候预测
机译:在大学校园中使用Holt-冬季指数平滑和Sarima的中期电力负荷需求预测
机译:通过机器学习和深度学习预测中期区域电力负荷
机译:气候变化适应了模拟天气数据:对中东的炎热,干旱气候的城市含义
机译:最小二乘支持向量机在中期负荷预测中的应用。
机译:在修改熵互信息特征选择中在智能房屋中使用深度学习模型预测中期负荷
机译:使用混合流形学习主成分模型和与经典统计模型(saRImaX,指数平滑)和人工智能模型(aNN,sVm)的比较分析和建模中短期负荷预测:希腊电力市场案例
机译:预测电力负荷对气候变化的响应。