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孙雅明; 张智晟;
天津大学电气自动化工程学院;
电力系统; 短期负荷预测; 混沌; 神经网络; 相空间重构;
机译:基于相空间重构和深度神经网络的超短期净负荷预测模型
机译:基于混沌动力学重构的模糊神经网络超短期负荷预测
机译:基于相空间重构的混合神经网络对金融混沌序列预测研究
机译:灰色神经网络与相空间重构相结合的短期负荷预测研究
机译:使用带有外源多变量输入的非线性自回归人工神经网络进行电力负荷的短期预测
机译:改进的具有随机权重的神经网络,用于短期负荷预测
机译:混沌理论应用于基于短期神经网络的短期负荷预测模型的输入空间表示混沌理论应用于基于短期神经网络的短期负荷预测模型的输入空间的定义
机译:基于混沌预处理和相空间重构的脑电神经网络分类。
机译:基于时间卷积神经网络的短期负荷预测系统与方法
机译:混沌时间序列短期预测装置
机译:使用关于联邦资助的研究的模型预测性控制声明来维持超负荷的生理区域本发明是在政府的支持下完成的,该研究是由美国国立卫生研究院(National Institutes of Health)授予的拨款号ROI-DK0856628-01进行的。美国政府享有本发明的某些权利。 (相关申请的交叉引用)S.C.§119要求2010年10月12日提交的临时申请61 / 392,399的优先权,其公开内容通过引用合并于此。
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