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张林; 刘继春;
四川大学 电气工程学院 四川 成都 610065;
负荷预测; 集合经验模态分解; 核极限学习机; 区间预测; 负荷特性; 参数优化;
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:短期负荷预测的基于神经网络的区间预测方法
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:基于贝叶斯网络和极端学习机的区间类型指标预测方法
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