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程志友; 丁柏宏; 余国晓;
安徽大学电子信息工程学院 安徽 合肥230601;
教育部电能质量研究中心 安徽大学 安徽 合肥230601;
SVM; 短期负荷预测; LASSO; 滞后负荷; LSVM; IPSO;
机译:基于分解的分位数回归林的日前短期负荷概率密度预测方法
机译:基于深度神经网络的样本权重短期负荷预测方法
机译:基于GRU-CNN混合神经网络模型的短期负荷预测方法
机译:基于分段模拟预测方法的电力系统短期负荷组合预测方法
机译:基于神经网络的短期负荷预测,用于机组承诺计划。
机译:用于多层短期负荷预测的基于关注的多层GRU模型
机译:基于深度学习的智能电网短期负荷预测方法,具有聚类和消费模式识别
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
机译:基于关联分析的短期负荷预测方法和卡尔曼滤波方法
机译:住宅季度短期负荷的预测方法
机译:基于短期负荷预测的配电网容量自动恢复容量检查
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