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[计及需求响应的配电网短期负荷精细化预测]

于 2020-12-13 发布 文件大小:61KB
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  计及需求响应的配电网短期负荷精细化预测(Fine forecasting of short term load of distribution network considering demand response)

文件列表：

陈文莹程序[计及需求响应的配电网短期负荷精细化预测]\SVM_Short-term-Load-Forecasting\Acu.mat
陈文莹程序[计及需求响应的配电网短期负荷精细化预测]\SVM_Short-term-Load-Forecasting\acu1.mat
陈文莹程序[计及需求响应的配电网短期负荷精细化预测]\SVM_Short-term-Load-Forecasting\AdaptFunc.m
陈文莹程序[计及需求响应的配电网短期负荷精细化预测]\SVM_Short-term-Load-Forecasting\AdaptFunc1.asv
陈文莹程序[计及需求响应的配电网短期负荷精细化预测]\SVM_Short-term-Load-Forecasting\AdaptFunc1.m
陈文莹程序[计及需求响应的配电网短期负荷精细化预测]\SVM_Short-term-Load-Forecasting\B23.xls
陈文莹程序[计及需求响应的配电网短期负荷精细化预测]\SVM_Short-term-Load-Forecasting\BaseStepPso.m
陈文莹程序[计及需求响应的配电网短期负荷精细化预测]\SVM_Short-term-Load-Forecasting\gaijin.m
陈文莹程序[计及需求响应的配电网短期负荷精细化预测]\SVM_Short-term-Load-Forecasting\InitSwarm.m
陈文莹程序[计及需求响应的配电网短期负荷精细化预测]\SVM_Short-term-Load-Forecasting\pso.m
陈文莹程序[计及需求响应的配电网短期负荷精细化预测]\SVM_Short-term-Load-Forecasting\shorttime.asv
陈文莹程序[计及需求响应的配电网短期负荷精细化预测]\SVM_Short-term-Load-Forecasting\shorttime.m
陈文莹程序[计及需求响应的配电网短期负荷精细化预测]\SVM_Short-term-Load-Forecasting\~$支持向量机的短期电力负荷预测.doc
陈文莹程序[计及需求响应的配电网短期负荷精细化预测]\SVM_Short-term-Load-Forecasting\支持向量机.doc
陈文莹程序[计及需求响应的配电网短期负荷精细化预测]\模糊C均值聚类程序\distfcm.m
陈文莹程序[计及需求响应的配电网短期负荷精细化预测]\模糊C均值聚类程序\FuzzyCluster.m
陈文莹程序[计及需求响应的配电网短期负荷精细化预测]\模糊C均值聚类程序\initfcm.m
陈文莹程序[计及需求响应的配电网短期负荷精细化预测]\模糊C均值聚类程序\main.m
陈文莹程序[计及需求响应的配电网短期负荷精细化预测]\模糊C均值聚类程序\stepfcm.m
陈文莹程序[计及需求响应的配电网短期负荷精细化预测]\模糊C均值聚类程序\X.xls
陈文莹程序[计及需求响应的配电网短期负荷精细化预测]\程序说明.doc
陈文莹程序[计及需求响应的配电网短期负荷精细化预测]\SVM_Short-term-Load-Forecasting
陈文莹程序[计及需求响应的配电网短期负荷精细化预测]\模糊C均值聚类程序
陈文莹程序[计及需求响应的配电网短期负荷精细化预测]

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  • dcode
    本matlab函数实现微分编码，可以处理通信信道中的偶发“倒相”现象，避免误码。(Matlab function of the differential encoding, communication channels can handle the occasional " down phase" phenomenon, to avoid error.)
    2009-04-22 20:24:09下载
    积分：1
  • MATLAB85
    说明：  matlab 时频分析工具箱 ，放在matlab下即可运行(Time-Frequency Analysis toolbox matlab)
    2010-04-13 11:31:01下载
    积分：1
  • rvm
    说明：  这是一个完善的RVM算法。其性能良好，代码清晰。能够很好的用于分类。(This is a perfect RVM algorithm. Its good performance, the code clear. Can be good for classification.)
    2011-04-09 11:31:07下载
    积分：1
  • phase-information
    运用一种基于相位信息的2FSK与MSK的调制识别方法,来实现MSK与普通的2FSK的识别。通过计算机仿真表明,在SNRE10dB的条件下,该方法识别率达到了100 。 (Based 2FSK use and MSK modulation recognition phase information to achieve a common 2FSK MSK and identification. Through computer simulations show that, under SNRE10dB conditions, the recognition rate reached 100 .)
    2013-12-27 11:15:57下载
    积分：1
  • 3-layerreilaywaveprogram
    一个三层介质的瑞雷波模拟程序（matlab），对刚刚接触瑞雷波勘探的物探人员非常有帮助！(A three-tier medium wave simulation program (matlab), just contact Rayleigh wave exploration of geophysical staff very helpful!)
    2009-01-23 01:38:03下载
    积分：1
  • 3
    说明：  1、随机生成一个5*5矩阵A，元素符合均匀分布；再随机生成一个5*5矩阵B，元素符合正态分布。对A和B进行加、减、乘、除、比较等矩阵运算，查看运算结果。 2、创建5阶魔术矩阵，求A的行列式、特征值、逆、秩、迹、条件数。 3、假设矩阵 ，求A的LU分解、正交分解、特征值分解、奇异值分解。 4、创建6阶单位稀疏矩阵，并显示其全部元素。 (1, randomly generated a 5* 5 matrix A, elements in line with uniform distribution then randomly generated a 5* 5 matrix B, elements in line with normal distribution. Pairs of A and B to add, subtract, multiply, divide, comparison matrix operations, view the results of operations. 2, create a 5-order magic matrix, find A, determinant, eigenvalues, inverse, rank, trace, the condition number. 3, assuming that matrix, find A, LU decomposition, orthogonal decomposition, eigenvalue decomposition, singular value decomposition. 4, create a six-order unit of sparse matrix, and display all of its elements.)
    2009-11-19 14:09:39下载
    积分：1
  • IDS-method
    this is a very good matlab implementation of IDS fuzzy modelling technique. it is very simple and has very good computational complexity.
    2012-01-09 00:03:02下载
    积分：1
  • 113172202elman_power_forcast
    可用于光伏出力预测，引入气象影响因子，效果良好(It can be used to predict PV output, and the effect is good)
    2021-04-13 22:18:55下载
    积分：1
  • Code-Generation-Evaluation-Kit
    Production Code Generation Evaluation Kit (Based on Eclipse)
    2011-09-08 09:17:11下载
    积分：1
  • 61046606ABCNNTrain
    Training Artificial Neural Network. XOR Problem. Summation Units, Log-Sigmoid Neurons with Biases. Input Layer: 2, Hidden Layer: 2, Output Layer: 1 neurons. Returns mean square error between desired and actual outputs. Reference Papers: D. Karaboga, B. Basturk Akay, C. Ozturk, Artificial Bee Colony (ABC) Optimization Algorithm for Training Feed-Forward Neural Networks, LNCS: Modeling Decisions for Artificial Intelligence, 4617/2007, 318-329, 2007. D. Karaboga, C. Ozturk, Neural Networks Training by Artificial Bee Colony Algorithm on Pattern Classification, Neural Network World, 19(3), 279-292, 2009. */
    2013-12-10 16:40:45下载
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