基于界面工效评价的脑力负荷预测模型

利用基于灰色GM（1.1）预测模型的电力负荷预测算法，对2010-2018年的电力负荷数据进行预测分析。该模型基于灰色预测理论，通过分析历史负荷数据和相关因素，可以准确预测未来一段时间内的电力负荷情况

基于matlab的多元线性回归，可以实现3元以内的线性回归，对电力系统负荷进行预测和校验

：夏季城市的短期电力负荷预测不仅与过去的电力负荷数据有关，并且受温度、风力、降水量等因素影响明显，存在明显的突变结构。为了对夏季城市的短期电力负荷进行预测，根据协整理论采用SAS 软件建立起电力负荷序

完整的基于C#的灰色负荷预测，直接可用。包含大量的矩阵处理：行列式，伴随矩阵，求逆，乘积等等

利用Elman神经网络实现电力负荷的精确预测，选取并转置训练数据和测试数据，根据不同的隐藏层神经元个数进行网络构建和训练。通过该模型，能够更好地为电力系统的运行提供准确的负荷预测支持。

母线负荷预测对于电网安全稳定调度具有重要意义,但母线负荷随机波动性较强,其负荷类型因供电区域的差异而不同。为此,提出一种基于极限梯度提升(XGBoost)与Stacking模型融合的短期母线负荷预测方

实验目的是在N-back任务中利用功能性近红外光谱(fNIRS)进行脑力负荷的分级和测量研究。对18名被试者进行了图片N-back工作记忆任务,利用fNIRS采集了被试者大脑皮层前额叶的血氧变化,同时

电力负荷预测是电力规划、生产和运行的重要基础,将投影寻踪回归模型应用于电力负荷预测中,避免了确定性模型在预测不同类型负荷数据时精度差异较大的缺陷。最后,以电网实际负荷数据验证了投影寻踪回归模型的适用性

数学建模2005年题目，雨量预报对农业生产和城市工作和生活有重要作用，但准确、及时地对雨量 作出预报是一个十分困难的问题，广受世界各国关注。我国某地气象台和气象研究所正在研究6小时雨量预报方法，即每天

负荷预测是电网管理的重要组成部分。准确及时的负荷预测对于制定经济合理的配电方案,提高电网运行的安全性和经济性,提高电能质量具有重要意义。为此,提出了一种基于人工鱼群和基因表达式编程的电力负荷预测函数挖