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主题

  • 2 篇 k-medoids聚类分析...
  • 1 篇 匹配模式
  • 1 篇 dtw模板匹配
  • 1 篇 长短期记忆网络
  • 1 篇 改进距离判别方法
  • 1 篇 非侵入式负荷识别
  • 1 篇 改进db评判
  • 1 篇 负荷曲线特征提取
  • 1 篇 卷积神经网络
  • 1 篇 短期负荷预测

机构

  • 1 篇 西华大学
  • 1 篇 郑州轻工业大学

作者

  • 1 篇 李从善
  • 1 篇 和萍
  • 1 篇 赵琛
  • 1 篇 刘小梅
  • 1 篇 王丹
  • 1 篇 严亚帮
  • 1 篇 黄小莉
  • 1 篇 季玉琦
  • 1 篇 范嘉乐

语言

  • 2 篇 中文
检索条件"主题词=K-Medoids聚类分析"
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基于k-medoids聚类与栅格法提取负荷曲线特征的CNN-LSTM短期负荷预测
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电力系统保护与控制 2023年 第18期51卷 81-93页
作者： 季玉琦 严亚帮 和萍 刘小梅 李从善 赵琛 范嘉乐 郑州轻工业大学电气信息工程学院 河南郑州450002
高效准确的短期负荷预测是电力系统安全稳定与经济运行的重要保障。针对峰荷与谷荷预测误差较大的问题,提出一种基于栅格法提取负荷曲线特征的卷积神经网络和长短期记忆网络(convolutional neural network and long short term memory n... 详细信息
来源： 维普期刊数据库 维普期刊数据库 同方期刊数据库 同方期刊数据库 博看期刊 评论
基于改进聚类和DTW的非侵入式负荷识别
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信息通信 2018年 第7期31卷 27-31页
作者： 王丹 黄小莉 西华大学电气与电子信息学院 四川成都610039
利用事件检测提取的功率特征数据进行k-medoids聚类分析,聚类结果将同DTW匹配距离结合识别电器设备,最终能够有效地识别出事件设备。通过改进k-medoids方法的初始点选择方法以及距离判别方法有效地改善了聚类结果;改进了聚类DB评判方法... 详细信息
来源： 维普期刊数据库 维普期刊数据库 同方期刊数据库 同方期刊数据库 评论
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