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第一章绪论
第二章电力负荷特点分析
第三章96点负荷预测方法
第四章人工神经网络法输入单元及样本选择的改进
第五章负荷预测软件开发
第六章结论
参考文献
附录
致谢
攻读学位期间发表的论文
秦海超;
北京交通大学;
电力系统; 负荷预测; 人工神经网络; 人体舒适度指数; 相似日;
机译:使用减负荷预测系统将负荷管理程序集成到公用事业运营和计划中
机译:SOM神经网络在短期负荷预测中的应用:西班牙电力市场案例研究
机译:通过T1映射评估心脏淀粉样蛋白负荷可预测系统性AL淀粉样变性患者的生存-一项为期2年的随访研究
机译:土耳其电力市场的电力负荷预测系统
机译:在现代电力系统和电力市场放松管制中优化风电场,储能和灵活负荷的运行
机译:土耳其电力市场中基于人工神经网络和SARIMA的电力负荷预测模型
机译:热负荷特性对三层神经网络模型热负荷预测系统精度的影响研究
机译:高级负荷蓄电池电力市场参数分析。总结报告
机译:基于人工神经网络的电力市场价格预测系统
机译:电力市场价格预测系统
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