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时间:2019-03-17
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4、号:TM769学校代码:10079国际图书分类号;621.3密级:公开专业硕±学位论文融合数据预处理的机器学习在电力预测中的应用硏究硕±研究生;韩立婢导师:林碧英教授申请学位:工程硕古专业领域:计算机技术培养方式;全日制所在学院:控制与计算机工程学院答辩日期;2016年3月授予学位单位;华北电力大学Class巧edIndex:TM769U:.D.C621.3ThesisfortheProfessionalMasterD
5、ereegResearchonCombinationofDatarerocessinppgandMachineLearnini凸PowerForecastinggCandidate:LieHanySupervisor:Prof.BiingLinyAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpeciality巧dd:CompubrTechnologySchool:Schoolo
6、fControlandComputerEnineeringgDateofDefence:March2016,--DegreeCon化rringIns村tu村on:NorthChinaElectricPowerUniversity华化电力大学硕±学位论文原创性声明本人郑重声明:此处所提交的硕±学位论文《融合数据预处理的机器学习在电力预测中的应用研究》,是本人在导师指导下,在华北电为大学攻读硕±学位期间独立进行研究工作所取得的成果。据本人所知,论文中
7、除已注明部分外不包含他人已发表或撰写过的研巧成果。对本文的研巧工作做出重要贡献的个人和集体,均已在文中W明确方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。’)/作者签名:日期:苗《年家月么日华北电力大学硕±学位论文使用授权书《融合数据预处理的机器学习在电力预测中的应用研究》是本人在华北电力大学攻读硕±学位期间在导师指导下完成的硕±学位论文。本论文的研究成果归华北电力大学所有,本论文的研究内容不得W其它单位的名义发表。本人完全了解华北电为大学关于保存、使用学位论文的规定
8、,同意学校保留并向有关部口送交论文的复印件和电子版本,允许论文被查阅和借阅,学校可W为存在馆际合作关系的兄弟高校用户提供文献传递服务和交换服务。本人授权华北.电力大学,可W采用影印、缩印或其他复制手段保存论文,可W公布论文的全部或部分内容。""本学位论文属于(请在W上相应方框内打V):保密□,在年解密后适用本授权书不保密囚<《作者签名|>;^乏日期:年3月日导师签名:日期:年^月日华北电力大学硕上学位论文摘要预测属于
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