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stock_market_forecasting
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- 电力变压器是电力系统中的主要设备之一,利用它可以把不同电压的电网联结在一起,组成复杂的电网或庞大的电力系统,并在其中发挥着重要的作用。电力变压器的可靠运行关系到整个电网的安全,如何对电力变压器的运行中的故障进行诊断,已成为电力部门急需解决的问题。目前,以油中溶解气体为特征量对变压器的故障进行分析,得到了广泛应用。 本次设计要求对电力变压器的内部故障进行广泛了解,并应用BP神经网络对变压器进行智能故障诊断软件设计,实现变压器内部故障论断。主要包括以下内容: 1、掌握用以变压器油中气体为特征
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- 基于时间序列相空间重构和RBF神经网络的短时交通流量预测学习方法-Based on time series phase space reconstruction and RBF neural network method of short-term traffic flow prediction study
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