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摘要:
针对集中供热系统,采用自适应模糊神经推理系统分析热负荷的影响因素与系统热负荷之间的相关性和影响程度.分别分析了不同预测时间下的3组输入变量对集中供热系统热负荷预测的影响.仿真结果表明,应用ANFIS选取集中供热系统热负荷预测的输入变量对于简化预测是可行的.
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基于Web of Science的农业工程学科研究影响力分析
Web of Science
农业工程
被引频次
影响力分析
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 热负荷预测中最有影响力参数测定
来源期刊 长春工业大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 ANFIS 变量选取 集中供热系统 热负荷预测
年,卷(期) 2017,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 150-154
页数 5页 分类号 TU995
字数 3500字 语种 中文
DOI 10.15923/j.cnki.cn22-1382/t.2017.2.09
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 谢慕君 长春工业大学电气与电子工程学院 43 196 8.0 11.0
2 张琦 长春工业大学电气与电子工程学院 4 7 2.0 2.0
3 曹开发 长春工业大学电气与电子工程学院 5 15 3.0 3.0
4 贾其臣 长春工业大学电气与电子工程学院 2 4 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
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2020(4)
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研究主题发展历程
节点文献
ANFIS
变量选取
集中供热系统
热负荷预测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
长春工业大学学报
双月刊
1674-1374
22-1382/T
大16开
长春市延安大街2055号
1980
chi
出版文献量(篇)
2598
总下载数(次)
4
总被引数(次)
12802
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