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易淑智; 刘云凯; 杨帆; 张景围; 贾恒杰; 彭显刚;
广东工业大学自动化学院 广东广州510006广东电网有限责任公司韶关供电局 广东韶关512000;
广东工业大学自动化学院 广东广州510006;
广东电网有限责任公司韶关供电局 广东韶关512000;
负荷概率预测; 分位数回归; 门控循环单元; 核主成分分析;
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:基于分位数回归卷积神经网络和EPANECHNIKOV内核密度估计的短期负荷概率预测
机译:基于卷积神经网络的区域光伏发电概率预测改进了基于卷积神经网络的分位数回归
机译:条件均值和分位数回归模型的概率短期负荷预测
机译:多项式概率和分位数回归的回归树的贝叶斯合奏
机译:基于分位数回归森林的预测药物反应和评估预测可靠性的方法
机译:基于改进的支持向量回归的短期负荷预测研究
机译:一种基于短期负荷预测的公用事业负荷管理方法。
机译:使用支持向量回归和特征学习的短期负荷预测
机译:支持向量回归和特征学习的短期负荷预测
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