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:使用不同方法结合数据预处理的非线性,非平稳和季节性时间序列预测
机译:具有继承的动态负荷特征的快速发展的公用事业公司的短期峰值需求预测。 I.经典时间序列方法的应用。二。改进的系统动态负载特性建模
机译:神经网络在电力负荷预测中的数据预处理方法研究
机译:带有预测误差的年度电力峰值负荷预测方法。
机译:解决大数据时间序列:动态时间规整下挖掘数千个时间序列子序列
机译:使用不同方法结合数据预处理进行非线性,非平稳和季节性时间序列预测
机译:基于天气和负荷数据的天气和负荷模式相关研究开发短期负荷预测方法