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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
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亚当姆斯预报_校正系统,解决初值问题，并给出计算精度。-Adams _ correction forecasting system, to solve initial value problem, and gives calculation accuracy.
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文章展示了一种新的方法用于功率系统中短期负载预测。提出的方案使用混沌时间序列分析基于确定性混沌去捕捉复杂的负载行为特征。确定性的混沌允许我们重构一个时间序列并决定输入的变量个数。这篇文章描述了混沌时间序列对日间功率系统峰值的分析。确定性混沌的非线性图形通过多层感知器的神经网络得到。提出的方案在一个例子中具体阐述。-This paper presents a new approach to short-term load forecasting in power systems. The
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详细介绍了气象预报系统数据库的设计方案，包括数据表的设计，视图的设计，存储过程及触发器的设计等。-Details of the weather forecasting system database design, including the design of the data table, view, design, stored procedures and triggers design.
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一种基于乘积ARIMA模型的在线能源预测系统及方法-ARIMA model based on product-line energy forecasting system and method
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静止坐标系下基于最优时间序列的电压型PWM整流器电流预测控制-Stationary coordinate system control voltage type PWM rectifier current optimal time series forecasting based on
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分析了支持向量回归机在能源需求预测中的优势,确定了输入向量集合和输出向量集合,建立了基于Matlab技术的SVR能源需求预测模型.对我国1985-2008年能源需求相关数据进行模拟与仿真,并对中国2010年和2020年能源需求量进行预测.研究结果表明:一是中国未来对能源的需求量逐渐增加,从2010年的330400万吨标准煤上升到2020年418320万吨标准煤,年均增长率为2.39％；二是在解决我国能源系统小样本.非线性及高维模式识别问题中SVR比BP神经网络等方法有更高的预测精度.-Suppo
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研究MIMO系统检测算法理论及其实现方法的基础上，对已证明较优的算法进行结合和改进，提出了一种改进的K—Best检测算法及其实现方案，并通过仿真验证了方案的可行性。该算法采用预测技术和并行排序相结合的方法，降低了计算复杂度；采用并行流水线结构实现，节省了处理时-Basic research MIMO system detection algorithm theory and its implementation methods, have proven to be the optimum com
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关于电力系统负荷预测用matlab语言编程方面的论文。-About power system load forecasting matlab language programming papers.
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Temperature Forecasting based on Neuro-Fuzzy System
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本文分别采用基于时间序列分析的方法和人工神经网络方法建立了天级需水量预报模型-Based on time series analysis method and artificial neural network method, the model of water demand forecasting is established in this paper.
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有PMUSIC 校正前和校正后的比较，阐述了负荷预测的应用研究,完整的基于HMM的语音识别系统。- A relatively before correction and after correction PMUSIC, It describes the application of load forecasting, Complete HMM-based speech recognition system.
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