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农网改造评价指标的非线性优选组合预测模型
被引量:
5
1
作者
王敬敏
王振旗
张彩庆
《华北电力大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2003年第4期58-61,共4页
为解决多项目评价中指标的自适应预测问题,采用定量趋势分析与定性趋势分析相结合的方法确定模型群,建立了一套适用于众多农网项目综合评价的优选组合预测模型。试用结果表明,模型的预测精度和通用性良好。
关键词
农村电网
电网改造
评价指标
非线性
优选组合预测模型
数据趋势分析
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职称材料
负荷预测的交叉式自适应优选组合预测模型
被引量:
6
2
作者
赵海青
牛东晓
《华北电力大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2000年第4期13-17,共5页
提出了一种适用于用电负荷预测的交叉式自适应优选组合预测模型。该模型充分考虑了用电负荷指标的特性和规律,针对用电负荷指标众多、变化各异的情况,建立预测模型库;根据标准离差,优选组合出最优模型。通过在京津唐电网的实用表明...
提出了一种适用于用电负荷预测的交叉式自适应优选组合预测模型。该模型充分考虑了用电负荷指标的特性和规律,针对用电负荷指标众多、变化各异的情况,建立预测模型库;根据标准离差,优选组合出最优模型。通过在京津唐电网的实用表明,模型具有较强的自适应性和较高的预测精度。
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关键词
负荷
预测
优选组合预测模型
灰色系统
电力系统
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职称材料
神经网络优选组合预测模型在电力负荷预测中的应用
被引量:
9
3
作者
赵海青
《运筹与管理》
CSCD
2005年第1期115-118,共4页
针对以往的组合预测模型中,最优权重不能保证非负性的问题,引入了神经网络优选组合预测模型。实例验证表明,此模型具有很强的自适应性和较高的预测精度。
关键词
负荷
预测
优选组合预测模型
神经网络
负权重
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职称材料
题名
农网改造评价指标的非线性优选组合预测模型
被引量:
5
1
作者
王敬敏
王振旗
张彩庆
机构
华北电力大学经济管理系
华北电力大学信息与网络管理中心
出处
《华北电力大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2003年第4期58-61,共4页
基金
国家电力公司软科学资助项目(SPZL005-2).
文摘
为解决多项目评价中指标的自适应预测问题,采用定量趋势分析与定性趋势分析相结合的方法确定模型群,建立了一套适用于众多农网项目综合评价的优选组合预测模型。试用结果表明,模型的预测精度和通用性良好。
关键词
农村电网
电网改造
评价指标
非线性
优选组合预测模型
数据趋势分析
Keywords
rural power net improvement
post-evaluation
forecast model based on combined optimization
分类号
TM727.1 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
负荷预测的交叉式自适应优选组合预测模型
被引量:
6
2
作者
赵海青
牛东晓
机构
华北电力大学基础科学系
出处
《华北电力大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2000年第4期13-17,共5页
文摘
提出了一种适用于用电负荷预测的交叉式自适应优选组合预测模型。该模型充分考虑了用电负荷指标的特性和规律,针对用电负荷指标众多、变化各异的情况,建立预测模型库;根据标准离差,优选组合出最优模型。通过在京津唐电网的实用表明,模型具有较强的自适应性和较高的预测精度。
关键词
负荷
预测
优选组合预测模型
灰色系统
电力系统
Keywords
load forecast
optimization combinatorial prediction model
gray system
error analysis
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
神经网络优选组合预测模型在电力负荷预测中的应用
被引量:
9
3
作者
赵海青
机构
华北电力大学应用数学系
出处
《运筹与管理》
CSCD
2005年第1期115-118,共4页
文摘
针对以往的组合预测模型中,最优权重不能保证非负性的问题,引入了神经网络优选组合预测模型。实例验证表明,此模型具有很强的自适应性和较高的预测精度。
关键词
负荷
预测
优选组合预测模型
神经网络
负权重
Keywords
load forecasting
optimization combinational predication model
neural network
negative weight
分类号
TM731 [电气工程—电力系统及自动化]
O221.67 [理学—运筹学与控制论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
农网改造评价指标的非线性优选组合预测模型
王敬敏
王振旗
张彩庆
《华北电力大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2003
5
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职称材料
2
负荷预测的交叉式自适应优选组合预测模型
赵海青
牛东晓
《华北电力大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2000
6
在线阅读
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职称材料
3
神经网络优选组合预测模型在电力负荷预测中的应用
赵海青
《运筹与管理》
CSCD
2005
9
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职称材料
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