灰色绝对关联度与模糊聚类组合算法在中长期电力负荷预测中的作用

菌草菌糠栽培竹荪的灰色关联度分析与综合评价，王培丹，谢长海，本试验通过研究平菇、香菇、灵芝、真姬菇、银耳、杏鲍菇、金针菇七种常见的菌草菌糠对竹荪菌丝生长的影响，筛选出适合栽培竹荪的

模糊聚类算法MATLAB源码,基于核的模糊聚类算法

对于电力系统的电力负荷预测，可以分好多方法，文档大概介绍了对电力负荷预测的一些手段

上海市水情中长期预报初步研究，许睢，黄琴，本文研究长期预报的物理成因分析方法与水文统计方法；对上海市某代表站(1873-2000年)年降水量、汛期雨量、黄埔公园年最高潮位资料进�

本文系统回顾了改革开放以来经济增长与电 力消费之间的关系,重点分析了“十三五”以来电 力消费超预期增长的原因,深入研究了新形势下影 响中长期电力需求的主要因素,利用中长期电力需 求预测模型,对我国未来

本研究聚焦于电力系统中负荷特性统计数据的聚类问题，采用了改进的模糊C均值法进行研究。负荷特性统计数据在电力系统管理中起着关键作用，对其进行有效的聚类能够帮助深入理解系统运行状况。模糊C均值法是一种被广

在分类算法和回归模型中，正广泛而且成功地使用着融合方法，该方法能克服分类、回归中的不稳定 性，并给出较好的结果。在非监督机器学习领域，由于缺乏数据集的先验知识，所以分类和回归中的融合方法就 不能直接用

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