[1]唐超,曹龙汉,赵泽鑫,何俊强,吴珍毅.基于DE优化SVR的锂离子电池剩余容量预测[J].重庆理工大学学报(自然科学版),2011(3).
[2]王宗杰,邢明峰,王洪泊.基于粒子群优化BP神经网络的医患关系风险预警模型[J].北京工业大学学报,2017,43(1).
[3]基于SAE-VMD的锂离子电池健康因子提取方法[J].西北工业大学学报
[4]李晋国,周绍景,李红娇.GRU结合STL分解的短期电量预测方法[J].上海电力学院学报,2020,36(5):415-420.
[5]任东红,林鹏,袁清萍,邢兵锁,董国贵.基于改进PSO的神经网络短期电力负荷预测模型[J].淮海工学院学报,2018(2).
[6]高速公路短时交通流组合预测研究[J].武汉理工大学学报
[7]侯志祥吴义虎,袁松贵申群太.基于AEPSO优化的神经网络多步预测控制[J].中南工业大学学报,2007,38(6):1162-1168.
[8]基于充电电压均值的锂离子电池RUL估算方法[J].中北大学学报(自然科学版)
[9]陈巧红,董雯,孙麒,贾宇波.基于门控循环单元神经网络的广告点击率预估[J].浙江理工大学学报,2018(5).
[10]陈国超,成新文.PSO—SVR在果酒生物活性物质预测中的应用[J].四川轻化工学院学报,2013(6):51-55.
[11]陈德蕾,王成,陈建伟,吴以茵.基于门控循环单元与主动学习的协同过滤推荐算法[J].山东大学学报(工学版),2020,50(1):21.
[12]李春贵,徐树安,闫向磊,温鑫,张增芳.结合粒子群算法的小波神经网络交通流预测[J].广西工学院学报,2010,21(3):23-27.
[13]李如琦,邓国良,陈铁洲.混合粒子群径向基神经网络的短期负荷预测的应用[J].昆明理工大学学报(自然科学版),2010,35(6):71-74,80.
[14]基于VMD-CQPSO-GRU模型的气象干旱预测方法[J].华北水利水电学院学报
[15]基于GRU神经网络的燃煤电站NO_x排放预测模型[J].华北电力大学学报(自然科学版)
[16]基于CEEMD_GRU模型的矿井涌水量预测[J].北京工业大学学报
[17]李如琦,周媛媛.基于改进粒子群算法的输电网扩展规划[J].昆明理工大学学报(自然科学版),2009,34(1):82-86.
[18]张妍,王东风,韩璞.粒子群优化粒子滤波算法及其在循环流化床床温辨识中的应用[J].华北电力大学学报(自然科学版),2015,42(2):104-110.
[19]高山凤,刘鸿飞,郗安民,杨贤.热轧板带横向厚度分布的预测与控制[J].哈尔滨工业大学学报,2016,48(1):180-183.
[20]郭芳,陈蕾,杨子文.基于MGU的大规模IP骨干网络实时流量预测[J].山东大学学报(工学版),2019,49(2):88-95.