抓住入世良机发展连锁经营
参考文献20
-
1孙广强,姚建刚,谢宇翔,卜虎正.基于新鲜度函数和预测有效度的模糊自适应变权重中长期电力负荷组合预测[J].电网技术,2009,33(9):103-107. 被引量:13
-
2刘文霞,龙日尚,徐晓波,张建华.考虑数据新鲜度和交叉熵的电动汽车短期充电负荷预测模型[J].电力系统自动化,2016,40(12):45-52. 被引量:26
-
3刘向楠.应用人工神经网络确定沙河输沙量变化影响因素的权重[J].海河水利,2016(2):57-59. 被引量:5
-
4马煜,黄哲洙,钟丽波,李然,杨宁.基于CNN和SVR相结合的电力负荷预测分析[J].东北电力技术,2020,41(2):37-41. 被引量:9
-
5李鹏,何帅,韩鹏飞,郑苗苗,黄敏,孙健.基于长短期记忆的实时电价条件下智能电网短期负荷预测[J].电网技术,2018,42(12):4045-4052. 被引量:98
-
6孙朝辉,徐蕊,冯靖.基于LSTM-RNN的配电变压器负荷预测模型研究[J].机电信息,2020(2):1-3. 被引量:7
-
7邱金鹏,牛东晓.基于小波-时间序列组合模型的风电功率预测[J].电力建设,2016,37(1):125-130. 被引量:13
-
8苏运,卜凡鹏,郭乃网,田世明,田英杰,张琪祁,瞿海妮,柳劲松.基于低秩表示的多任务短期电力负荷预测的研究[J].现代电力,2019,36(3):58-65. 被引量:25
-
9勾玄,肖先勇.基于经验模式分解与LSTM神经网络的短期电价预测模型[J].西安理工大学学报,2020,36(1):129-134. 被引量:34
-
10党存禄,武文成,李超锋,李永强.基于CatBoost算法的电力短期负荷预测研究[J].电气工程学报,2020,15(1):76-82. 被引量:12
二级参考文献197
-
1谢从珍,王江储,谢心昊,刘智健,白剑锋.基于细粒度特征的BOA-GBDT光伏出力预测[J].电网技术,2020,44(2):689-696. 被引量:13
-
2陈振宇,刘金波,李晨,季晓慧,李大鹏,黄运豪,狄方春,高兴宇,徐立中.基于LSTM与XGBoost组合模型的超短期电力负荷预测[J].电网技术,2020,44(2):614-620. 被引量:205
-
3丁巧林,潘学华,杨薛明.最优组合预测方法在电力负荷预测中的应用[J].电网技术,2008,32(S1):127-130. 被引量:13
-
4康重庆,夏清,张伯明.电力系统负荷预测研究综述与发展方向的探讨[J].电力系统自动化,2004,28(17):1-11. 被引量:494
-
5姚李孝,宋玲芳,李庆宇,万诗新.基于模糊聚类分析与BP网络的电力系统短期负荷预测[J].电网技术,2005,29(1):20-23. 被引量:61
-
6马永驰,刘志斌.基于新鲜度函数的油气产量组合预测方法[J].石油学报,2005,26(1):87-90. 被引量:11
-
7邹政达,孙雅明,张智晟.基于蚁群优化算法递归神经网络的短期负荷预测[J].电网技术,2005,29(3):59-63. 被引量:44
-
8邢棉,杨实俊,牛东晓,孙伟.多元指数加权电力负荷灰色优化组合预测[J].电网技术,2005,29(4):8-11. 被引量:27
-
9杨秀媛,肖洋,陈树勇.风电场风速和发电功率预测研究[J].中国电机工程学报,2005,25(11):1-5. 被引量:582
-
10余健明,燕飞,杨文宇,夏超.中长期电力负荷的变权灰色组合预测模型[J].电网技术,2005,29(17):26-29. 被引量:60
共引文献513
-
1刘德军,戴庆庆,左建平,商奇,陈国亮,郭艺豪.基于Stacking集成算法的岩爆等级预测研究[J].岩石力学与工程学报,2022,41(S01):2915-2926. 被引量:11
-
2梁宏涛,刘红菊,李静,王莹,郭超男.基于机器学习的短期负荷预测算法综述[J].计算机系统应用,2022,31(10):25-35. 被引量:7
-
3柏睿,罗刚,唐林,白松.基于遗传算法的高比例风电短期电价预测[J].人民长江,2022,53(S01):119-124. 被引量:3
-
4冯荣强,赵磊,杨勇,李宽宏,陈蕾,郑伟彦.计及电价和Attention机制的LSTM短期负荷预测模型[J].科技通报,2020,36(11):57-62. 被引量:6
-
5柴晋,乔加飞,孙灏,梁占伟,张千.神经网络算法在脱硫系统优化中的应用进展[J].洁净煤技术,2021,27(S02):27-32. 被引量:3
-
6张子阳,王珂珂.基于灰色关联和麻雀搜索算法的电力负荷预测[J].辽宁工程技术大学学报(自然科学版),2022,41(3):283-288. 被引量:4
-
7陈刚,王印,单锦宁,李天奇,郑雯泽,王雷,苏梦梦,黄博南.生成对抗网络在风电功率预测中的应用[J].辽宁工程技术大学学报(自然科学版),2021,40(3):258-264. 被引量:3
-
8陈刚,赵鹏,单锦宁,殷艳虹,周宇,吕文疆,苏梦梦,黄博南.小波优化多任务学习的综合能源负荷预测[J].辽宁工程技术大学学报(自然科学版),2021,40(2):163-169. 被引量:4
-
9彭显刚,潘可达,张丹,刘艺,林志坚.基于季节性负荷自适应划分及重要点分割的多分段短期负荷预测[J].电网技术,2020,44(2):603-613. 被引量:27
-
10邓带雨,李坚,张真源,滕予非,黄琦.基于EEMD-GRU-MLR的短期电力负荷预测[J].电网技术,2020,44(2):593-602. 被引量:118
-
1蔬菜扩大出口面临良机[J].农村发展论丛(实用版),2001(11):33-33.
-
2金小斐,李雪怡.创业遍地是良机[J].致富之友,2001(10):4-5.
-
3Marty Jerome,肖明.莫失良机[J].电子与电脑,2000,7(3):80-83.
-
4罗伯特·霍夫,常玉田,肖萌.恰逢良机——网络为商务敞开大门[J].商业周刊(中文版),1998(12):42-43.
-
5韩国移动运营商停止期反成促销良机[J].通信世界,2002(35):12-12.
-
6李炜.京津冀协同发展背景下河北省现代服务业发展策略[J].环球市场信息导报,2017,0(17):22-22. 被引量:1
-
7陈思羽.明清以来晋商会馆对徐州经济社会的影响分析[J].新西部(中旬·理论),2017,0(5):86-87.
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