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摘要:
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基于RBF神经网络和专家系统的短期负荷预测方法
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基于LSTM时间递归神经网络的短期电力负荷预测
短期电力负荷预测
LSTM
时间递归
神经网络
内容分析
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文献信息
篇名 基于RBF神经网络的短期负荷预测
来源期刊 电气时代 学科 工学
关键词
年,卷(期) 2008,(12) 所属期刊栏目 供配用电
研究方向 页码范围 116-118
页数 3页 分类号 TM7
字数 2049字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-453X.2008.12.047
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈少华 广东工业大学自动化学院 80 772 15.0 23.0
2 陶涛 广东工业大学自动化学院 10 58 3.0 7.0
3 陈章宝 广东工业大学自动化学院 10 59 4.0 7.0
4 李伟力 广东工业大学自动化学院 5 12 3.0 3.0
传播情况
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引文网络
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2008(0)
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2009(1)
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电气时代
月刊
1000-453X
11-1244/TM
大16开
北京市
2-108
1981
chi
出版文献量(篇)
7533
总下载数(次)
3
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