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搜索资源 - electricity prediction
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短期负荷预测对电力系统的经济和安全运行有重要作用随着人工智能技术和高深数学理论的发展,为负荷预测研究开辟了新途径和新方法电力市场竞争机制引入对负荷预测提出新要求各种随机因素对负荷预测的影响尚未取得完善研究方法据此对负荷预测的研究一直是人们研究的热点本文是根据课题组研究工作在总结的基础上重点介绍模糊集理论数据挖掘小波分析混沌理论的负荷预测研究
关键词短期负荷预测智能技术模糊集理论数据挖掘小波分析混沌理论-short-term load forecasts on the power system
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神经网络实现电力预测，bP神经网络，共轭梯度算法。-Neural network prediction of electricity, bP neural networks, conjugate gradient algorithm.
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bp神经网络预测电力负载，很好用-bp netural network applied in electricity prediction
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本文主要讨论了几种预测方法以及在浙江电力市场和中国股票市场的应用
实例。预测方法主要介绍了统计学方法和BP神经网络算法
-This paper discusses several prediction methods, as well as application examples in the Zhejiang electricity market and the Chinese stock market. The prediction method introduces a stat
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用时间序列分析中的自适应滤波预测法,建立某市用电量的预测模型
-Using time series analysis of adaptive filtering prediction method, a city electricity consumption forecasting model
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一个加拿大的电价预测软件，实现你的的精确预测-One of Canada s electricity price forecasting software, to achieve your precise prediction
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利用多因素小波变换和多变量时间序列模型的日前电价预测-Prediction of a day ahead electricity price using multivariate wavelet transform and multivariate time series model
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基于预测数据，对微电网进行优化运行，达到电费最省(Based on the prediction data, the microgrid is optimized and the electricity tariff is saved)
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