机译:基于SVR模型的经验模态分解与自回归预测电力负荷。
Ping Ding Shan Univ, Coll Math & Informat Sci, Ping Ding Shan 467000, Henan, Peoples R China;
Ping Ding Shan Univ, Coll Math & Informat Sci, Ping Ding Shan 467000, Henan, Peoples R China;
Oriental Inst Technol, Dept Informat Management, New Taipei 220, Taiwan;
Ping Ding Shan Univ, Coll Math & Informat Sci, Ping Ding Shan 467000, Henan, Peoples R China;
Electric load forecasting; Support vector regression; Differential empirical mode decomposition; Auto regression;
机译:基于混合经验模型分解的广义回归模型及支持向量回归中继传播神经网络中短期负荷预测
机译:使用支持向量回归(SVR)模型进行短期电力负荷预测,以计算办公楼的需求响应基准
机译:完整集合经验模式分解自适应噪声的电负荷预测与基于量子的蜻蜓算法的支持向量回归
机译:使用集合经验模式分解和和谐搜索优化支持向量回归的短期负荷预测
机译:电力系统的多时间分解风能和负荷功率模型。
机译:局部线性分位数回归的经验模式分解在金融时间序列预测中的应用
机译:基于经验模式分解和自回归的电力负荷预测支持向量回归模型