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ELMAN神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究(matlab)
模糊粗糙集理论的综合数据挖掘方法,真的挺有用
准确的电力负荷预测可以保证电力供应的稳定,降低用电成本,提高供电质量。在进行短期电力负荷预测时,考虑到时序数据的时间相关性,应用张量流深度学习框架构建了LSTM 神经网络模型,对电力负荷时序数据进行回
基于模糊粗糙集和神经网络的短期负荷预测研究.pdf
电力系统短期负荷预测技术的研究与实现_3
灰色模型在房地产发展预测中的应用,孙彪,曾希君,根据某城市房地产业生产总值增加值的数据,利用灰色系统理论进行预测,并MATLAB编程计算出2009年各个季度的相应的房地产业生产总值�
基于模糊控制的无功补偿研究,史志明,,目前低压电网无功不平衡的现象日趋严重,这不仅影响了用电设备的运行效率,而且还影响其安全运行。而现有的低压无功补偿控制器存
基于灰色系统理论的电力系统负荷预测系统设计 设计出一个GUI
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