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为提高短期负荷预测精度，提出一种基于自适应噪声的完全集合经验模态分解(CEEMDAN)-样本熵 (SE)和深度信念网络(DBN)的短期负荷组合预测模型。首先利用CEEMDAN-样本熵将原始负荷序列分
基于SVM电力系统短期负荷预测的一个例程。包含数据和程序，与传统的算法相比，本代码在导入SVM训练之前对影响短期负荷的各种因素作了一个加权。
内附问题、数据和代码，利用的是R语言的net包构建BP神经网络，准确率可以达到百分之96。哪里不尽人意还请大家多多指教。
基于遗传优化神经网络的电力系统短期负荷预测.pdf
通过对小电网负荷数据的特点分析,将时间序列处理、混沌理论和神经网络理论相结合提出了一种基于混沌神经网络理论的电力负荷预测模型。利用Matlab对实际数据进行了仿真计算。通过实例计算,并和不用相空间重构
还是不错的额 可以参考下 都可以随便下载 很容易的就搞定毕业设计
基于VC_与MATLAB的电力负荷预测，本文在简要介绍 Matlab 和 VC++的基础上,提出了 Matlab 和 VC++混合编程的思想, 并在构建基于神经网络的电力负荷 预测模型的基础上,利用
matlab纹理提取，基于灰度共生矩阵的纹理信息提取包括熵、相关性等四个特征信息的提取
主要有熵、加权峰值信噪比、加权结构相似度、结构相似度、交叉熵、空间频率的计算
matlab中图形的特征提取的实现,边界特征法该方法通过对边界特征的描述来获取图像的形状参数。其中Hough 变换检测平行直线方法和边界方向直方图方法是经典方法
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