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wavenoise
- 使用小波熵法对电力负荷时间序列进行预测。-using wavelet entropy method of load time series prediction.
s23uan
- 本程序时基于混沌理论和ELMAN神经网络的短期负荷预测，能取得很好的预测效果，直接使用该程序就能实现电力短期负荷预测，同样使用于其他类型的时间序列预测-the procedures based on chaos theory and neural networks ELMAN short-term load forecasts, can be achieved very good results forecast, the direct use of the procedure we will
wavePredict
- 随着新的数学工具小波分析的实用化为基于NN负荷预测模型性能的改善提供了理论依据对于电力系统负荷非线性时间序列的辨识在预测方法研究中应给予重视在本文所用的基于小波原理和NN融合的预测原理是具有强的非线性时间序列的辩能力由研究和仿真表明它能有效提高预测的精度-with new mathematical tools wavelet analysis based on NN into practical load forecasting model to improve the performance
PowerPredict
- 本文采用模糊数学和优化理论建立起一套预测模型由计算机自动预测电力负荷从而保证了预测结果的正确性和可信度通过对深圳市远景年电量预测的实例表明该方法是可行而有效的 -this fuzzy optimization theory and mathematical model to establish a set automatically by a computer forecasting electricity load so guarantee the accuracy of the resu
AIandPredict
- 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
2000
- 2000年PJM电力市场全年负荷数据，对负荷预测研究很有用
2001
- 2001年美国PJM电力市场全年负荷数据，对负荷预测研究很有用
2002
- 2002年美国PJM电力市场全年负荷数据，对负荷预测研究很有用
duishu
- 使用对树模型进行电力系统负荷预测 效果比较理想 vc++ 编制
NN+GA
- 1,改进BP神经网络在股市预测中的应用.2,基于MATLAB工具箱的开采煤层自燃危险性预测.3,基于改进的神经网络的电力系统负荷预报.4,基于神经网络的灌溉用水量预测.5,基于遗传算法改进BP网络的地表沉陷预计.6,利用遗传算法改进BP学习算法.7,模糊神经网络在电力市场短期负荷预测中的应用.8,神经网络学习算法存在的问题及对策.9,遗传神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用.10,应用改进BP神经网络进行用水量预测.11,用遗传算法改进的BP模型在刹车系统诊断中的应用研究.12,遗传算法改进的
afs1
- 人工鱼群算法（AFSA）是2002年李晓磊提出的基于鱼群行为的寻求全局最优 的新型搜索策略，该算法具有较优的全局收敛能力及较快的寻优速度。本文首次将 人工鱼群算法应用于人工神经网络的学习，形成了人工鱼群神经网络模型，通过与 BP算法、模拟退化算法、进化算法训练的人工神经网络进行比较，验证了人工鱼群 神经网络在全局寻优能力上的优势，进而利用人工鱼群神经网络进行电力系统短期 负荷预测，建立了人工鱼群神经网络预测模型。为了进一步提高算法的稳定性，以 及求得全局最优值的能力，文中
NoneLinear
- 非线性回归预测电力负荷VB模块（带实例）-Non-linear regression to forecast the electricity load VB modules (with examples)
2
- 本程序采用AR模型，可以用来进行电力负荷的预测-The program uses AR model can be used for power load forecast
-Power-System-Load-Forecasting-
- 电力系统负荷预测研究综述与发展方向的探讨-Review of Power System Load Forecasting and the development of
forecasting-model-of-the-RBF-network
- 可用于电力系统短期负荷预测的RBF网络模型-Can be used for short term load forecasting model of the RBF network
a
- BP网络对负荷值进行预报。在预测日的前一天，每隔两个小时对电力负荷进行一次测量，一天共得到12组测量数据。并将前一天的负荷数据作为网络的样本数据。-System for forecasting of electric load.The day before the forecast day, every two hours of electricity load time measurements a day, a total of 12 groups of measurement data.
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- 基于股票分析方法的电力系统负荷预测：主要思路是从过去的负荷中得出对应的DIF值、DEA值、MACD值。然后再通过DIF去估测明天DIF估计值、DEA估计值、MACD估计值。然后又通过DEA、MACD估计值算出一个新的DIF估计值。再将这两个DIF估计值算术平均得出一个新的DIF估计值，然后反推出负荷的预测值，这样就完成了负荷预测。-The main idea is drawn from the past load values corresponding to the DIF, DEA valu
RBF
- rbf神经网络代码,用于电力系统短期负荷预测的matlab代码-rbf neural network code rbf neural network code rbf neural network code rbf neural network code
loadflow56
- 高级应用算法实例\可用于电力系统短期负荷预测的RBF神经网络程序。-Advanced algorithm instance \ RBF neural network program can be used for short-term load forecasting of power system.
load_RNN
- python 电力负荷预测，rnn版本，python环境(Python power load forecasting, RNN version, python environment)