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公开/公告号CN115564123A
专利类型发明专利
公开/公告日2023-01-03
原文格式PDF
申请/专利权人 重庆邮电大学;
申请/专利号CN202211267198.0
发明设计人 杜茂康;张雪;肖玲;
申请日2022-10-17
分类号G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08;G06N7/00;H02J3/00;
代理机构
代理人
地址 400065 重庆市南岸区崇文路2号
入库时间 2023-06-19 18:11:21
法律状态公告日
法律状态信息
法律状态
2023-01-03
公开
发明专利申请公布
机译: 基于贝叶斯自适应共振的多目标多模粒子群优化方法
机译: 基于深度学习的多重预测融合和贝叶斯优化的轨迹预测
机译: 使用贝叶斯优化的井筒多目标完成参数优化
机译:贝叶斯优化算法基于变分模式分解和考虑相关因素的长短期记忆网络的混合短期负荷预测模型
机译:利用LSTM和贝叶斯优化的短期电力需求预测模型
机译:基于2型模糊贝叶斯英洋学习算法的智能自适应自适应电力负荷预测。
机译:基于贝叶斯的智能电网电力负荷的短期预测方法:第二部分:数值应用
机译:针对嘈杂的响应问题的改进贝叶斯克里金法和基于贝叶斯信任度的基于可靠性的设计优化。
机译:电力发电规划的经典等效贝叶斯产品组合优化
机译:贝叶斯优化的回声状态网络应用于短期负荷预测
机译:基于贝叶斯的高效优化和水文模型参数的不确定性评估