| 基于深度人工神经网络和GIS数据的最优停电模型研究 | |
| 王继业; 朱欣焰; 赵光; 刘金长; 杨成月; 曾楠 | |
| 刊名 | 电力系统保护与控制
 |
| 2019 | |
| 卷号 | 47 |
| 关键词 | 最优停电模型 GIS技术 深度神经网络 复杂大电网 |
| ISSN号 | 1674-3415 |
| URL标识 | 查看原文 |
| 收录类别 | CSCD |
| 语种 | 中文 |
| 内容类型 | 期刊论文 |
| URI标识 | http://www.corc.org.cn/handle/1471x/4146577 |
| 专题 | 武汉大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 王继业,朱欣焰,赵光,等. 基于深度人工神经网络和GIS数据的最优停电模型研究[J]. 电力系统保护与控制,2019,47. |
| APA | 王继业,朱欣焰,赵光,刘金长,杨成月,&曾楠.(2019).基于深度人工神经网络和GIS数据的最优停电模型研究.电力系统保护与控制,47. |
| MLA | 王继业,et al."基于深度人工神经网络和GIS数据的最优停电模型研究".电力系统保护与控制 47(2019). |
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